回答編集履歴
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d
answer
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@@ -1,6 +1,6 @@
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> data[::-1]をしてから、sortされるので、
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`data[::-1]` してから sort されるという認識は正しいですが、ソート前の
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`data[::-1]` してから sort されるという認識は正しいですが、ソート前の配列がどのような並び順であろうとも、ソート後の結果は同じになります。
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numpy の sort は昇順ソート (小さい順) される仕様です。
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今回、混乱の原因となっているのは、numpy の view と ndarray.sort() が inplace でソートする仕様というのが関係しています。
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@@ -8,11 +8,20 @@
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とりあえず、意図通りにソートしたい場合は、ndarray.sort() でなく、numpy.sort() をお使いください。
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```python
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import numpy as np
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a = np.array([9, 2, 3, 4, 10, 6, 7, 8, 1, 5])
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# 小さい順
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b = np.sort(a)
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print(b) # [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
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# 大きい順にソートしたい場合はあとから反転
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print(b[::-1]) # [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1]
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# もしくは1次元配列なら組み込み関数 sorted()
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print(sorted(b, reverse=True)) # [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1]
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## 今回の原因
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@@ -27,10 +36,10 @@
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今回のストライドを確認すると、4 bytes となっています。(int32型は1つの要素が4バイトで表される)
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なので、a の2
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なので、a のインデックスが2の要素にアクセスしたい場合は、内部の1次元配列の先頭から 2*4=8 bytes 目を参照すればよいということがわかります。
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今、`b = a[::-1]` とした場合、これは `a` を逆順にした別の配列 `b` というのが作られるわけではなく、ストライドで内部の1次元配列のアクセスの仕方を変更するだけで、実態は `a` と同じものになります。
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ストライドは -4 bytes となっていて、b の2
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ストライドは -4 bytes となっていて、b のインデックスが2の要素にアクセスしたい場合は、内部の1次元配列の 末尾から -2*4=-8 bytes 目を参照すればよいということがわかります。
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b = a[::-1]
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