ソートは結構使いますが，いつも忘れてしまうので，ここで纏めてみます．
いつものようにnumpyで乱数配列を作成します．
>>> import numpy as np
>>> x = np.random.randn(5)
>>> x
array([ 0.32245135, -0.42398254, 0.73824347, 0.1104799 , -0.60508953])これをソートするには，x.sort()でもいいですが，numpyの関数を使う方が使いやすいかもしれません（これまでの言語に慣れている人には）
>>> np.sort(x)
array([-0.60508953, -0.42398254, 0.1104799 , 0.32245135, 0.73824347])それで，ソート後の配列要素のインデックスを得ることも結構使います．その場合は，
>>> np.argsort(x)
array([4, 1, 3, 0, 2])とすればよい．つまり，元の配列の4番目が一番小さい値で，次に小さいのは1番目の値で，・・・・，一番大きい値は2番目の値だったというわけです．
np.sort()やnp.argsort()は小さい順に並び替える関数ですが，逆に大きい順に並び替えるには，符号を変えてやれば簡単にできます．つまり，
>>> -np.sort(-x)
array([ 0.73824347, 0.32245135, 0.1104799 , -0.42398254, -0.60508953])
>>> np.argsort(-x)
array([2, 0, 3, 1, 4])とすればOK．ここから，たとえば大きい順に上位3つの値に対応するインデックス（2,0,3）に対応する値を別の配列yからを取り出すときは，
>>> y = np.random.randn(5)
>>> ind = np.sort(-x)
>>> y[ind[0:3]] こんな感じで書けます．この最後の書き方が出来るのがnumpy配列の良さで，普通のリストでは出来ません．なんと便利な！
まとめ
numpy配列について，値そのものをソートするときはnp.sort()，ソート後のインデックスを得るにはnp.argsort()．