如何在Python中使用 NumPy 获取已排序数组的索引？

在Python中，我们常使用NumPy来进行各种数值计算，包括排序操作。在进行排序操作后，有时候需要获取已排序的数组的索引值。这时候可以使用NumPy中的argsort()函数。

argsort()函数的使用

argsort()函数返回的是数组值从小到大的索引值，因此可以利用返回的索引值进行原数组的重新排列或者对应于原数组的新的操作。

下面是一个使用argsort()函数的示例代码：

import numpy as np

# 定义一个数组
arr = np.array([32, 26, 18, 38, 21, 16])

# 对数组进行排序，返回排好序的数组的索引
idx = np.argsort(arr)

# 输出排好序数组的索引和数组元素
print("排好序的数组的索引: ", idx)
print("排好序的数组: ", arr[idx])

运行上述代码，我们可以看到输出的结果如下：

排好序的数组的索引:  [5 2 1 0 4 3]
排好序的数组:  [16 18 21 32 26 38]

从输出的结果可以看到，idx数组中的元素顺序与arr数组中的元素顺序是对应的，也就是说，idx[i]所代表的元素在arr数组中的位置是原来的第i个位置。通过这个关系，我们可以很方便地获取已排序数组的索引进行新的操作。

总结

在Python中，使用NumPy的argsort()函数可以很方便地获取已排序数组的索引值，从而进行新的操作或者重新排列数组。在使用时，需要注意排好序的索引数组和原数组的元素顺序是对应的，可以利用这个关系进行新的操作。