この特定の質問が以前に尋ねられたことがないことに驚いていますが、SOやのドキュメントでは実際には見つかりませんでしたnp.sort。

たとえば、整数を保持するランダムなnumpy配列があるとします。例：

> temp = np.random.randint(1,10, 10)    
> temp
array([2, 4, 7, 4, 2, 2, 7, 6, 4, 4])

並べ替えると、デフォルトで昇順になります。

> np.sort(temp)
array([2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 6, 7, 7])

しかし、私はソリューションを降順に並べ替えたいです。

今、私はいつでもできることを知っています：

reverse_order = np.sort(temp)[::-1]

しかし、この最後のステートメントは効率的ですか？昇順でコピーを作成し、このコピーを逆にして結果を逆順で取得しませんか？これが事実である場合、効率的な代替手段はありますか？np.sort逆の順序で物事を取得するために、並べ替え操作で比較の符号を変更するパラメーターを受け入れるようには見えません。

temp[::-1].sort()配列を所定の位置にソートしnp.sort(temp)[::-1]、新しい配列を作成します。

In [25]: temp = np.random.randint(1,10, 10)

In [26]: temp
Out[26]: array([5, 2, 7, 4, 4, 2, 8, 6, 4, 4])

In [27]: id(temp)
Out[27]: 139962713524944

In [28]: temp[::-1].sort()

In [29]: temp
Out[29]: array([8, 7, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 2, 2])

In [30]: id(temp)
Out[30]: 139962713524944

>>> a=np.array([5, 2, 7, 4, 4, 2, 8, 6, 4, 4])

>>> np.sort(a)
array([2, 2, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8])

>>> -np.sort(-a)
array([8, 7, 6, 5, 4, 4, 4, 4, 2, 2])

短い配列の場合np.argsort()、ソートされたネガティブ配列のインデックスを検索して使用することをお勧めします。これは、ソートされた配列を逆にするよりもわずかに高速です。

In [37]: temp = np.random.randint(1,10, 10)

In [38]: %timeit np.sort(temp)[::-1]
100000 loops, best of 3: 4.65 µs per loop

In [39]: %timeit temp[np.argsort(-temp)]
100000 loops, best of 3: 3.91 µs per loop

複雑な配列がある場合は残念ながら、np.sort(temp)[::-1]正しく動作します。ここで説明した他の2つの方法は効果的ではありません。

寸法に注意してください。

しましょう

x  # initial numpy array
I = np.argsort(x) or I = x.argsort() 
y = np.sort(x)    or y = x.sort()
z  # reverse sorted array

完全リバース

z = x[-I]
z = -np.sort(-x)
z = np.flip(y)

• flipで変更され1.15、以前のバージョンが必要でした。ソリューション：。1.14 axispip install --upgrade numpy

最初の次元を反転

z = y[::-1]
z = np.flipud(y)
z = np.flip(y, axis=0)

2番目の次元を反転

z = y[::-1, :]
z = np.fliplr(y)
z = np.flip(y, axis=1)

テスト中

100×10×10アレイで1000回テスト。

Method       | Time (ms)
-------------+----------
y[::-1]      | 0.126659  # only in first dimension
-np.sort(-x) | 0.133152
np.flip(y)   | 0.121711
x[-I]        | 4.611778

x.sort()     | 0.024961
x.argsort()  | 0.041830
np.flip(x)   | 0.002026

これは主にでなく、インデックスの再作成によるものargsortです。

# Timing code
import time
import numpy as np


def timeit(fun, xs):
    t = time.time()
    for i in range(len(xs)):  # inline and map gave much worse results for x[-I], 5*t
        fun(xs[i])
    t = time.time() - t
    print(np.round(t,6))

I, N = 1000, (100, 10, 10)
xs = np.random.rand(I,*N)
timeit(lambda x: np.sort(x)[::-1], xs)
timeit(lambda x: -np.sort(-x), xs)
timeit(lambda x: np.flip(x.sort()), xs)
timeit(lambda x: x[-x.argsort()], xs)
timeit(lambda x: x.sort(), xs)
timeit(lambda x: x.argsort(), xs)
timeit(lambda x: np.flip(x), xs)

こんにちは私は2次元のnumpy配列を逆ソートするための解決策を探していましたが、何も機能しませんでしたが、誰かが同じボートにいる場合に備えて、アップロードしている解決策に出くわしました。

x=np.sort(array)
y=np.fliplr(x)

np.sortは昇順でソートしますが、これは希望どおりではありませんが、fliplrコマンドは行を左から右に反転します！動作するようです！

お役に立てば幸いです。

これは上記の-np.sort（-a）に関する提案に似ていると思いますが、常に機能するとは限らないというコメントでそれを先延ばしにしました。おそらく私のソリューションは常に機能するとは限りませんが、いくつかのアレイでテストしたところ、問題はないようです。

最初に配列をソートし（デフォルトでは昇順）、次にnp.flip（）を適用できます （https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.flip.html）

FYIこれは、datetimeオブジェクトでも機能します。

例：

    x = np.array([2,3,1,0]) 
    x_sort_asc=np.sort(x) 
    print(x_sort_asc)

    >>> array([0, 1, 2, 3])

    x_sort_desc=np.flip(x_sort_asc) 
    print(x_sort_desc)

    >>> array([3,2,1,0])

ここに簡単なトリックがあります

In[3]: import numpy as np
In[4]: temp = np.random.randint(1,10, 10)
In[5]: temp
Out[5]: array([5, 4, 2, 9, 2, 3, 4, 7, 5, 8])

In[6]: sorted = np.sort(temp)
In[7]: rsorted = list(reversed(sorted))
In[8]: sorted
Out[8]: array([2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 7, 8, 9])

In[9]: rsorted
Out[9]: [9, 8, 7, 5, 5, 4, 4, 3, 2, 2]

私はこれを使うことを勧めます...

np.arange(start_index, end_index, intervals)[::-1]

例えば：

np.arange(10, 20, 0.5)
np.arange(10, 20, 0.5)[::-1]

次に、あなたの再攻撃：

[ 19.5,  19. ,  18.5,  18. ,  17.5,  17. ,  16.5,  16. ,  15.5,
    15. ,  14.5,  14. ,  13.5,  13. ,  12.5,  12. ,  11.5,  11. ,
    10.5,  10. ]