np.argsort的理解

今天在学习的时候用到了numpy库的一个argsort函数，感觉是每个值的大小排序，例如使用

np.argsort([5,4,10,7])

打印出来的结果为：array([1, 0, 3, 2], dtype=int64)
嗯不错感觉，4是最小的，所以第二个值为0，10是最大的所以第三个值为3，好像是这么回事，但是我又进一步实验了一下，如下面这个例子

print(np.argsort([5,4,1,3]))

那么按照我一开始的想法打印的结果应该是[3,2,0,1]，但是我们可以自己实验一下，会发现结果是：
array([2, 3, 1, 0], dtype=int64)这并不是我们预测的结果啊。后来仔细查看了一下，才发现打印出来的是这样的：列表中第一个元素值是[5,4,1,3]这个列表最小值所在位置的索引，比如1是最小值，在列表中的索引下标是2，所以第一个位置的值为2，后面的依次查找就对了。
在二维中默认是按照行进行比较的，例如

np.argsort([[5,4,1,3],[4,6,8,7]])

输出结果为
array([[2, 3, 1, 0],
[0, 1, 3, 2]], dtype=int64)
要想按照每一列进行查看，就需要指定参数axis=0

np.argsort([[5,4,1,3],[4,6,8,7]],axis=0)

结果为
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]], dtype=int64)