numpy.argsort() en Python

La función numpy.argsort() se usa para realizar una ordenación indirecta a lo largo del eje dado usando el algoritmo especificado por la palabra clave kind. Devuelve una array de índices de la misma forma que arr que ordenaría la array.

Sintaxis: numpy.argsort(arr, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) Parámetros: arr: [array_like] Array de entrada. axis : [int o None] Eje a lo largo del cual ordenar. Si es Ninguno, la array se aplana antes de ordenar. El valor predeterminado es -1, que ordena a lo largo del último eje. kind : [‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’]Algoritmo de selección. El valor predeterminado es ‘ordenación rápida’. order: [str o lista de str] Cuando arr es una array con campos definidos, este argumento especifica qué campos comparar primero, segundo, etc. Retorno: [index_array, ndarray] Array de índices que ordenan arr a lo largo del eje especificado. arr es unidimensional, entonces arr[index_array] devuelve una array ordenada.

Código #1: 

# Python program explaining
# argpartition() function
  
import numpy as geek
 
# input array
in_arr = geek.array([ 2, 0,  1, 5, 4, 1, 9])
print ("Input unsorted array : ", in_arr)
 
out_arr = geek.argsort(in_arr)
print ("Output sorted array indices : ", out_arr)
print("Output sorted array : ", in_arr[out_arr])

Input unsorted array :  [2 0 1 5 4 1 9]
Output sorted array indices :  [1 2 5 0 4 3 6]
Output sorted array :  [0 1 1 2 4 5 9]

  Código #2: 

# Python program explaining
# argpartition() function
 
import numpy as geek
 
# input 2d array
in_arr = geek.array([[ 2, 0, 1], [ 5, 4, 3]])
print ("Input array : ", in_arr)
 
# output sorted array indices
out_arr1 = geek.argsort(in_arr, kind ='mergesort', axis = 0)
print ("Output sorteded array indices along axis 0: ", out_arr1)
out_arr2 = geek.argsort(in_arr, kind ='heapsort', axis = 1)
print ("Output sorteded array indices along axis 1: ", out_arr2)

Input array :  [[2 0 1]
 [5 4 3]]
Output sorteded array indices along axis 0:  [[0 0 0]
 [1 1 1]]
Output sorteded array indices along axis 1:  [[1 2 0]
 [2 1 0]]