使用numpy的argsort函数对二维数组按行（列）排序，返回排序索引时出错

问题遇到的现象和发生背景

版本：numpy 1.22.3 。使用numpy的argsort函数对二维数组按行（列）排序，返回排序索引时出错

问题相关代码，请勿粘贴截图
>>> array = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
         [444, 4, 8, 3, 1, 10], 
         [2, 5, 8, 999, 1, 4]]
>>> np.argsort(array, axis=0)
array([[0, 0, 0, 0, 1, 2],
       [2, 1, 1, 1, 2, 0],
       [1, 2, 2, 2, 0, 1]], dtype=int64)
运行结果及报错内容

img

没有报错，但是，第五、六列按列排序的索引有很明显的问题

我的解答思路和尝试过的方法

我的思路，以第六列为例：

img

我尝试过转置之后一行一行地执行再拼接，但仍然有问题

我想要达到的结果

返回正确的排序索引

有一种pandas的方法可以实现（你问的应该是rank）,需要先转换为dataframe，再用rank解决：
arr=np.array(pd.DataFrame(array).rank(axis=0,method='min'))
这是从1-n的排序，如果想从0开始，后面直接减去一即可
目前我还没有搜查到numpy有直接的方法，需要再查一下

稍等 我试一下代码
解决方法
这种其实直接sort就行

array = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
         [444, 4, 8, 3, 1, 10],
         [2, 5, 8, 999, 1, 4]]
array.sort()
print(array)

输出

[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 999, 1, 4], [444, 4, 8, 3, 1, 10]]

稍等 我试一下代码
解决方法
这种其实直接sort就行

array = [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
         [444, 4, 8, 3, 1, 10],
         [2, 5, 8, 999, 1, 4]]
array.sort()
print(array)

输出

[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 999, 1, 4], [444, 4, 8, 3, 1, 10]]

另一种
argsort的原因在于用法错误

argsort()只能用来查看排序情况,而不会对数组进行重排
按照官网的说法：
argsort()返回将对数组进行排序的索引。
使用kind关键字指定的算法沿给定轴执行间接排序。它返回一个索引数组，其形状与 沿给定轴的索引数据按排序顺序排列。

Demo

参考链接：

你得到的索引没问题啊，比如你的第5列数是[4,1,1],按从小到大排为1，1，4，通过排序后的位置索引为1，2，0；同样第6列数是[5,10,4],argsort(x,axis=0)按列从小到大排为4，5，10，则索引为2，0，1。
不知道题主说的是那里有错？

.argsort返回排序后的索引号，再用.take_along_axis返回对应数值

>>> arr = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
         [444, 4, 8, 3, 1, 10],
         [2, 5, 8, 999, 1, 4]])
>>> idx = np.argsort(arr,axis=0)
>>> idx
array([[0, 0, 0, 0, 1, 2],
       [2, 1, 1, 1, 2, 0],
       [1, 2, 2, 2, 0, 1]], dtype=int64)
>>> arr = np.take_along_axis(arr, idx, axis=0)
>>> arr
array([[  0,   1,   2,   3,   1,   4],
       [  2,   4,   8,   3,   1,   5],
       [444,   5,   8, 999,   4,  10]])

axis=0表示是按列进行排序，对每列进行排序并给出索引值。索引值也对应每列。比如：第一列的值为：0,444,2（索引值分别为0、1、2）。其从小到大的索引值：0,2,1。与你得出的索引值数组第一列相同。其他的列也是同样的，你这个没问题。