如何按降序（numpy）对2d数组的一半进行排序

Question

我尝试创建一个数组（10000，50）大小（我之所以提到这个大小是因为效率很重要），然后：

• 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。在

这是我的代码：

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)

这将按升序对数组的两个半部分进行排序，唯一找不到的是在最后一行中给出什么参数使其按降序排列。在

我已经尝试过基于这个链接：Reverse sort a 2d numpy array in python

^{pr2}$

但有个错误：

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

谢谢

Answer 1

使用数组的^{}方法对数组进行适当排序可能会比使用^{}方法返回副本更快。您可以使用负步长索引第二个维度，以降序对最后5000行的列进行排序：

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