np.sort / argsort

生成一个三维的数据

x = np.arange(24, 0, -1).reshape((2, 3, 4))

对于数据进行简单的排序，有

x_sort = np.sort(x, axis = 0)

axis表示维度，从0 到 -1分别对应括号的顺序

如果要获得排序对应的坐标

x_index = np.argsort(x, axis = 0)

如果想要利用这个坐标进行排序（sort的作用）：

先生成其他维度对应的坐标：

arg_1 = np.arange(0, x.shape[1])
arg_2 = np.arange(0, x.shape[2])

相应的增加维度

arg_2 = np.expand_dims(arg_2, 0).repeat(x.shape[1], axis=0)
arg_2 = np.expand_dims(arg_2, 0).repeat(x.shape[0], axis=0)


arg_1 = np.expand_dims(arg_1, -1).repeat(x.shape[2], axis=-1)
arg_1 = np.expand_dims(arg_1, 0).repeat(x.shape[0], axis=0)

于是有：

x_sort = x[x_index, arg_1, arg_2]