Numpy - 07/08/09. argsortは、値の作成、ソート、インデックスを返します.

[arange構文]

の順序でリストに値を作成するには、次の手順に従います.(1~10)
1)手書きでarr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]を生成する
2) arr = np.arange(11,11)
3)キーワードパラメータの使用(キーワードパラメータを無秩序に使用して指定可能)
arr = np.arange(start=1, stop=11)
arr = np.arang(stop=11、start=1)両方可能!
キーワードはその関数でサポートする必要があります
カッコを開くと、キーワードに関する情報が表示され、この関数がキーワードをサポートしているかどうかを確認できます.
奇数の値のみを生成するには:[stepキーワード]の使用
arr = np.いくつのarang(1、11、2)をスキップするかを示すstep

[range構文]

rangeはnumpyに関係のないPython構文です
通常for in構文で値を順番に抽出する場合に使用します

[位置合わせ]

import numpy as np

1 D位置合わせ
1) np.sort(arr)-デフォルトでは昇順
2)降順に並べ、np.sort(arr)[:-1]は暗記が必要な部分です
3)ただし、これらの値は維持できないため、変数自体(ここではarr)はソートできない.すなわち,ソート後,ソートされた配列を再割り当てするかarr.sort()のようにソートする必要がある.

N次元の位置合わせ(シェイプと軸を使用)
1)N次元(>1)からどの軸に対して整列するかを指定する必要があります
ex) np.sort(arr2d, axis=1)
このとき、axis=0(縦、行、行)、axis=1(横、列、col)、axis=2(高さ)となる.

[argsort]

ソートされた値ではなくインデックスを返します.
ソート値を返すインデックス
ex) [arr2d = np.array([5, 6, 7, 8],
[4, 3, 2, 1],
[10, 9, 12, 11]])
np.argsort(arr2d, axis=1)
arr2d = np.array([0, 1, 2, 3],
[3, 2, 1, 0],
[1, 0, 3, 2]])