浅述numpy中argsort()函数的用法

    由于想使用python用训练好的caffemodel来对很多图片进行批处理分类，学习过程中，碰到了argsort函数，因此去查了相关文献，也自己在python环境下进行了测试，大概了解了其相关的用处，为了怕自己后面又忘了，就写下来权当加深理解了。(ps:我也是python小白，理解可能比较浅显)

1.先定义一个array数据

import numpy as np2 x=np.array([1,4,3,-1,6,9])

2.现在我们可以看看argsort()函数的具体功能是什么：

x.argsort()

输出定义为y=array([3,0,2,1,4,5])。

我们发现argsort()函数是将x中的元素从小到大排列，提取其对应的index(索引)，然后输出到y。例如：x[3]=-1最小，所以y[0]=3,x[5]=9最大，所以y[5]=5。

上面这个不难理解，不熟悉的可以去python环境下自己尝试。

3.由于在程序中遇到了类似于np.argsort()[num]的形式，一直看不明白，就自己去python环境自己试了下：

ps：这里的num的绝对值小于等于x中元素的个数

当num>=0时，np.argsort()[num]就可以理解为y[num];

当num<0时，np.argsort()[num]就是把数组y的元素反向输出，例如np.argsort()[-1]即输出x中最大值对应的index，np.argsort()[-2]即输出x中第二大值对应的index，依此类推。。

直观的实验才能看到效果，下面是我拿上面例子做的验证：

这是当num为负值时的输出。

这个是num>=0时的输出。

总结：根据上面的阐述，应该对argsort()的用法有了一个简单的了解。由于我没有去看官方解释，所以理解可能欠缺，希望诸位指正。