Numpy-argsort()用法
- 语法：
np.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) - 功能：对a进行由小到大排序，并输出其索引
实例：
import numpy as np
test = np.array([8, 2, -2, 3, 9, 1])
new_test = np.argsort(test)
print('一维数组的排序结果：{}'.format(new_test))
输出结果：
Numpy-flipud()用法
- 语法：
numpy.flipud(m) - 功能：对
m进行翻转
实例：
import numpy as np
test = np.array([8, 2, -2, 3, 9, 1])
new_test = np.argsort(test)
print('一维数组的排序结果：{}'.format(new_test))
index_sorted = np.flipud(new_test)
print("由大到小的索引：{}".format(index_sorted))
结果显示：
引申：在做机器学习模型的时候，会用到特征选择或者特征筛选，这个时候用到对特征重要性的排序及索引提取，即可用以上两个函数完成。