极客教程Numpy中searchsorted的降序排序问题
在本文中，我们将介绍Numpy中的searchsorted函数及其在降序数组中的使用问题。
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Numpy的searchsorted函数
Numpy库中的searchsorted函数是一个在已排序的数组中查找给定元素位置的函数。该函数接受三个参数：a（用于查找的已排序的一维数组）、v（需要查找的值）和side（查找元素插入位置的一侧）。其中，side参数可取值“left”和“right”，分别表示查找元素插入位置的一侧为左侧或右侧。
举个例子，假设我们有一个已排序的长度为5的一维数组a：
a = [1, 3, 5, 7, 9]
现在我们想要在该数组中查找元素6的插入位置。我们可以使用Numpy的searchsorted函数来实现：
import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
idx = np.searchsorted(a, 6)
print(idx)
运行后输出结果为：
3
这是因为6应该插入到数组a的第4个位置（也就是索引值为3的位置）上。
searchsorted函数的降序排序问题
但是，如果我们的数组是降序排序的，该怎么办呢？直接使用searchsorted函数就会出现错误的结果。
假设我们有一个降序排列的长度为5的一维数组a：
a = [9, 7, 5, 3, 1]
现在我们想要在该数组中查找元素6的插入位置。如果我们直接使用searchsorted函数：
import numpy as np
a = np.array([9, 7, 5, 3, 1])
idx = np.searchsorted(a, 6)
print(idx)
输出结果为：
5
这个结果是错误的，因为6应该插入到数组a的第3个位置（也就是索引值为2的位置）上。
那么，该如何正确地使用searchsorted函数呢？可以使用np.argsort函数对数组进行升序排列，并在查找插入位置后，将其再次转换为降序。
具体实现如下所示：
import numpy as np
a = np.array([9, 7, 5, 3, 1])
idx = np.argsort(a)
sidx = np.searchsorted(a[idx], 6)
result = a.shape[0] - sidx
print(result)
输出结果为：
2
这个结果是正确的，因为6应该插入到数组a的第3个位置（也就是索引值为2的位置）上。
总结
Numpy中的searchsorted函数是一个在已排序的数组中查找给定元素位置的函数。如果在降序数组中使用该函数，需要先将数组进行升序排列，并在查找插入位置后，将其再次转换为降序。