अवरोही क्रम में एक numpy सरणी कुशलतापूर्वक सॉर्टिंग?

Question

मुझे आश्चर्य है कि इस विशिष्ट प्रश्न से पहले नहीं पूछा गया है, लेकिन मुझे वास्तव में यह SO12 और np.sort के दस्तावेज़ पर नहीं मिला। डिफ़ॉल्ट रूप से

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

अगर मैं यह सॉर्ट, मैं आरोही मिल आदेश:

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

लेकिन मैं समाधान क्रमबद्ध करना चाहते

मैं एक यादृच्छिक numpy सरणी पकड़े पूर्णांकों, जैसे है कहो में आदेश अवरोही।

अब, मैं जानता हूँ कि मैं हमेशा कर सकते हैं:

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

लेकिन यह पिछले बयान कुशल है? क्या यह आरोही क्रम में एक प्रतिलिपि नहीं बनाता है, और फिर परिणाम को उलटा क्रम में प्राप्त करने के लिए इस प्रति को उलट देता है? यदि यह वास्तव में मामला है, तो क्या कोई कुशल विकल्प है? ऐसा लगता है कि np.sort विपरीत क्रम में चीजों को प्राप्त करने के लिए सॉर्ट ऑपरेशन में तुलना के संकेत को बदलने के लिए मानकों को स्वीकार करता है।

Answer 1

temp[::-1].sort() जगह में सरणी को टाइप करता है, np.sort(temp)[::-1] एक नया सरणी बनाएं।

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 

Answer 2

कम सरणियों मैं हल कर अस्वीकृत सरणी, जो क्रमबद्ध सरणी पीछे की तुलना में थोड़ा तेज है के सूचकांकों का पता लगाकर np.argsort() उपयोग करने का सुझाव के लिए:

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 

Answer 3

दुर्भाग्य से आप एक जटिल श्रृंखला है जब, केवल np.sort(temp)[::-1] ठीक से काम करता है। यहां वर्णित दो अन्य विधियां प्रभावी नहीं हैं।

Answer 4

>>> 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])