你为什么想看源代码？在你自己的c代码项目中实现它？我不认为它会帮助你在python中更有效地使用它。在一个Ipython会话中，我使用??

In [22]: np.argsort??
...
return _wrapfunc(a, 'argsort', axis=axis, kind=kind, order=order)

好的，这是一个函数把责任推给方法的典型情况。如果需要的话，函数版本会把输入转换成数组，然后调用数组的方法。通常函数版本有更完整的文档，但是功能基本上是一样的。

In [21]: arr.argsort??
Type:      builtin_function_or_method

通常这就是故事的结尾。
另一种方法是点击文档上的[source]链接。
注意事项：

@array_function_dispatch(_argsort_dispatcher)

最近的版本增加了这个dispatch层;查看发布说明以了解更多细节。根据我的经验，这只会使搜索代码变得更加困难。
另一个步骤是进入github进行搜索，有时会发现一些有用的信息，但通常是徒劳的。
作为一个用户，我不需要知道“如何”的细节。阅读文档很容易，如果我还有问题的话，做一些实验。深入研究c代码不会帮助我们更好地使用它。
至于你补充的问题：
所有的ndarray对象都是“多数组”的，具有从0到32维的任何维。

github程式码

在numpygithub上，我搜索了argsort，并选择了最有希望的文件numpy/core/src/multiarray/methods. c
这有功能

array_argsort(PyArrayObject *self,
        PyObject *const *args, Py_ssize_t len_args, PyObject *kwnames)

跳过似乎处理输入参数的代码，它看起来工作是在

res = PyArray_ArgSort(self, axis, sortkind);

它似乎在编号/核心/源代码/多阵列/项目选择. c中定义

PyArray_ArgSort(PyArrayObject *op, int axis, NPY_SORTKIND which)
 ...
 if (argsort == NULL) {
    if (PyArray_DESCR(op)->f->compare) {
        switch (which) {
            default:
            case NPY_QUICKSORT:
                argsort = npy_aquicksort;
                break;
            case NPY_HEAPSORT:
                argsort = npy_aheapsort;
                break;
            case NPY_STABLESORT:
                argsort = npy_atimsort;
                break;
   ...
   ret = _new_argsortlike(op2, axis, argsort, NULL, NULL, 0);

等等....
这些都没有帮助我更好地使用它。