이 특정 질문이 이전에 묻지 않은 것에 놀랐지 만 실제로 .NET 문서에서 찾지 못했습니다 np.sort.

정수를 보유하는 임의의 numpy 배열이 있다고 가정하십시오.

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

정렬하면 기본적으로 오름차순이 표시됩니다.

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

하지만 솔루션을 내림차순 으로 정렬하고 싶습니다 .

이제 저는 항상 할 수 있다는 것을 압니다.

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

하지만이 마지막 문장이 효율적 입니까? 오름차순으로 복사본을 만든 다음이 복사본을 뒤집어 결과를 역순으로 얻지 않습니까? 이것이 사실이라면 효율적인 대안이 있습니까? np.sort정렬 작업에서 비교 부호를 변경하여 역순으로 항목을 가져 오는 매개 변수를 받아들이지 않는 것 같습니다 .

temp[::-1].sort()배열을 제자리에 정렬하고 np.sort(temp)[::-1]새 배열을 만듭니다.

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])

짧은 배열 np.argsort()의 경우 정렬 된 음수 배열의 인덱스를 찾아서 사용 하는 것이 좋습니다 . 이는 정렬 된 배열을 반대로하는 것보다 약간 빠릅니다.

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

불행히도 복잡한 배열이 있으면 np.sort(temp)[::-1]제대로 작동합니다. 여기에 언급 된 다른 두 가지 방법은 효과적이지 않습니다.

치수에주의하십시오.

허락하다

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

완전 반전

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

• flip에서 변경되었으며 1.15이전 버전이 필요합니다 . 솔루션 : .1.14 axispip install --upgrade numpy

첫 번째 치수 반전

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

두 번째 차원 반전

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

테스팅

100x10x10 어레이에서 1000 회 테스트.

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

이는 주로 argsort.

# 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)

안녕하세요 저는 2 차원 numpy 배열을 역 정렬하는 솔루션을 찾고 있었는데 작동하는 것을 찾을 수 없었지만 누군가가 같은 보트에있는 경우를 대비하여 업로드하는 솔루션을 우연히 발견했다고 생각합니다.

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

np.sort는 원하는대로 오름차순으로 정렬하지만 fliplr 명령은 행을 왼쪽에서 오른쪽으로 뒤집습니다! 작동하는 것 같습니다!

도움이 되었기를 바랍니다.

위의 -np.sort (-a)에 대한 제안과 비슷하다고 생각하지만 항상 작동하지는 않는다는 주석으로 미루 었습니다. 아마도 내 솔루션이 항상 작동하지는 않지만 몇 개의 어레이로 테스트했으며 괜찮은 것 같습니다.

배열을 먼저 정렬 (기본적으로 오름차순) 한 다음 np.flip () ( https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.flip.html ) 을 적용 할 수 있습니다.

참고로 datetime 객체에서도 작동합니다.

예:

    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])

여기에 빠른 트릭이 있습니다.

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]

나는 이것을 사용하는 것이 좋습니다 ...

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

예를 들면 :

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

그런 다음 재 공격 :

[ 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. ]