在保持原始索引的同时有效的带条件的numpy argsort

是指在使用numpy库的argsort函数对数组进行排序时，可以在排序的同时保留原始索引，并且可以根据特定条件进行筛选。

具体来说，numpy的argsort函数用于返回数组排序后的索引。而在某些场景下，我们可能需要在排序的过程中对数组进行筛选，只保留满足特定条件的元素。这时，可以通过对数组进行条件判断，再进行排序和索引操作，以达到同时保持原始索引和筛选特定条件的目的。

下面是一个示例代码，展示了如何使用numpy的argsort函数实现在保持原始索引的同时有效的带条件的排序：

import numpy as np

# 原始数组
arr = np.array([5, 2, 8, 1, 7])

# 创建条件数组
condition = arr > 3

# 对满足条件的元素进行排序，并返回索引
sorted_indices = np.argsort(arr[condition])

# 根据索引获取原始数组中满足条件的元素
sorted_arr = arr[condition][sorted_indices]

# 根据索引获取原始数组中满足条件的元素的原始索引
sorted_indices_original = np.where(condition)[0][sorted_indices]

print("原始数组：", arr)
print("排序后的数组：", sorted_arr)
print("排序后的数组的原始索引：", sorted_indices_original)

在上述示例中，我们首先创建了一个原始数组arr，然后使用条件arr > 3创建了一个条件数组condition，表示大于3的元素满足条件。接下来，我们使用np.argsort函数对满足条件的元素进行排序，并返回排序后的索引sorted_indices。最后，通过索引sorted_indices获取原始数组中满足条件的元素，以及这些元素在原始数组中的原始索引sorted_indices_original。

这样，我们就实现了在保持原始索引的同时，对满足特定条件的元素进行了有效的排序。

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