numpy扫盲

1，排序，得到有序数组，返回有序数组中每个元素的索引值列表

import numpy as np
# 生成一个随机数组
a = np.random.randint(32, size=(8,))

# 输出a示例：
array([12,  4,  9, 21,  5, 22, 23, 16])

# 排序，可以使用‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’等排序算法。
# https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argsort.html
b = np.argsort(a)

# 输出b示例：
array([1, 4, 2, 0, 7, 3, 5, 6], dtype=int64)

# 输出排序后的数组，下面语句的前提是a一定要是个numpy数组，不能是list，否则会报下面的错误：
# TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
c = a[b]

# 输出c示例：
array([ 4,  5,  9, 12, 16, 21, 22, 23])

2，反序输出

# 起点，终点，步长负值为每次反向1步
a[::-1]

# 输出示例：
array([16, 23, 22,  5, 21,  9,  4, 12])

# 二维也是类似
d = np.random.randint(18, size=(2,3))
# 输出示例：
array([[ 3, 12, 13],
       [16,  0, 14]])

# 反向输出：行不变，列步长为-1。即第一列为最后一列，第二列为倒数第二列...以此类推
d[:, ::-1]

# 输出示例：
array([[13, 12,  3],
       [14,  0, 16]])

# 同理行反向是b[::-1, :]