如何排序一半的二维数组大小排序（numpy的）

Question

我试图创建一个数组（10000，50），大小（我提到的大小，因为效率是很重要的），然后输入：

• 按升序对前5000行进行排序
• 按降序对接下来的5000行进行排序。

这里是我的代码：

samples = 10 # I'm going to increase it 10000 
sampleLength = 4 # I'm going to increase it 50 
halfSamples = int(samples/2) 

xx = numpy.multiply(10, numpy.random.random((samples, sampleLength))) 
xx[0:halfSamples,0:sampleLength]=numpy.sort(xx[0:halfSamples,0:sampleLength],axis=1) 
xx[halfSamples:samples,0:sampleLength]=numpy.sort(xx[halfSamples:samples,0:sampleLength],axis=1) 

这按升序排序的阵列的两个半，我无法找到的唯一的事情是在我的最后一行，使其在给什么参数降序。

我根据这个链接的尝试：Reverse sort a 2d numpy array in python

xx[halfSamples:samples,0:sampleLength]=numpy.sort(xx[halfSamples:samples,0:sampleLength:-1],axis=1) 

但得到了一个错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (5,0) into shape (5,4) 

感谢

Answer 1

它可能会更快使用到位数组排序它的方法是.sort，而不是np.sort，它返回一个副本。您可以使用指数负步长到最后5000行的降序对列进行排序的第二个维度：

x = np.random.randn(10000, 50) 
x[:5000].sort(axis=1) 
x[-5000:, ::-1].sort(axis=1)