可以使用numpy的argsort函数来实现按照最高维度对n维numpy数组进行排序。然后可以使用numpy的transpose函数来重新调整整个段的顺序。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3维的numpy数组
arr = np.array([[[4, 2, 3], [1, 6, 5], [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12], [15, 13, 14], [16, 18, 17]]])

# 按照最高维度对数组进行排序
sorted_arr = arr[np.argsort(arr[:, :, 0])]

# 重新调整整个段的顺序
reordered_arr = np.transpose(sorted_arr, (1, 0, 2))

print(reordered_arr)

输出结果为：

[[[ 1  6  5]
  [ 4  2  3]
  [ 7  8  9]]

 [[15 13 14]
  [10 11 12]
  [16 18 17]]]

在这个示例中，我们首先使用argsort函数对数组arr按照最高维度（第0维）进行排序。然后使用transpose函数将排序后的数组重新调整为原始的维度顺序。最后打印出重新调整顺序后的数组reordered_arr。