Numpy中的np.argsort函数排除零值的问题

在本文中，我们将介绍Numpy中np.argsort函数在排除零值上的一些问题及解决方法。

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np.argsort函数

np.argsort是一个Numpy中的函数，它的作用是返回数组从小到大的索引值。它可以用于数组的排序和搜索。例如：

import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 2])
print(np.argsort(a)) # 输出 [1 3 0 2]

在上面这个例子中，np.argsort返回的索引值分别是1、3、0、2，表示按从小到大排序后，数组a中第二、第四、第一、第三个元素的位置。

排除零值的问题

然而，当数组中存在0值时，np.argsort函数会将0值认为是最小的元素，然后将0值的索引作为最小的索引值返回。例如：

import numpy as np

a = np.array([3, 0, 4, 2])
print(np.argsort(a)) # 输出 [1 3 0 2]

在这个例子中，数组a中有一个0值。np.argsort函数返回的索引值是1、3、0、2，实际上是将数组中的非零元素从小到大排序后得到的结果。这个结果并不是我们想要的。如果我们希望排除零值，在数组中仅考虑非零元素的情况下进行排序，该怎么办呢？

解决方法

解决这个问题的方法很简单，我们可以使用Numpy的bool索引来筛选非零元素，然后对它们进行排序。例如：

import numpy as np

a = np.array([3, 0, 4, 2])

nonzero_idx = a.nonzero()[0] # 找出非零元素的索引
print(nonzero_idx) # 输出 [0 2 3]

sorted_nonzero_idx = np.argsort(a[nonzero_idx]) # 对非零元素的索引进行排序
print(nonzero_idx[sorted_nonzero_idx]) # 输出 [0 3 2]

在这个例子中，我们首先使用a.nonzero()函数找出非零元素的索引。它返回一个长度为1的元组，其中第一个元素是包含非零元素的数组的索引。我们使用[0]来获取这个元素，得到一个数组。然后，我们使用np.argsort函数对非零元素的索引进行排序，最后得到了排除了零值的数组。