NumPy是一个Python库，提供了多维数组对象和用于处理数组的函数。其中一个常用的功能是对数组进行排序。在NumPy中，我们可以使用argsort函数来获取数组排序后的下标。
argsort函数返回一个由原数组中元素排序后的下标组成的新数组。通过这个新数组，我们可以获取原数组中元素按照升序排列的下标。
下面我们来看一个例子，假设我们有一个包含个元素的一维数组arr：
```python
import numpy as np
arr = np.array([, , , , ])
sorted_indices = np.argsort(arr)
print(sorted_indices)
```
运行以上代码，我们将得到输出结果：
```
[ 0 ]
```
这个结果表示原数组中元素按照升序排列后的下标。即原数组中第个元素在排序后的数组中的下标为，第个元素在排序后的数组中的下标为，以此类推。
除了一维数组，我们还可以对多维数组进行排序。对于多维数组，argsort函数默认按照最后一个轴进行排序。如果我们想按照其他轴进行排序，可以通过axis参数指定轴的编号。
下面是一个对二维数组进行排序的例子：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[, , ],
[, , ]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=)
print(sorted_indices)
```
运行以上代码，我们将得到输出结果：
```
[[ 0 ]
[0 ]]
```
这个结果表示原二维数组按照每一行进行升序排序后的下标。即第一行中最小的元素在排序后的数组中的下标为，第一行中第二小的元素在排序后的数组中的下标为0，以此类推。
NumPy中的argsort函数可以帮助我们获取数组排序后的下标。无论是一维数组还是多维数组，我们都可以使用argsort函数来进行排序，并获取排序后的下标。这个功能在数据分析和机器学习等领域非常有用。