我正在排序一大堆值。数组大小为(1e9, 3)中的float16，即dtype='f2'中的numpy。因此，当它构建并坐在那里时，它需要大约6GB的内存。
然后我对这个大型数组进行排序，这个数组运行内存高达3-4倍，原因我不太了解。我用来对它进行排序的公式（它应该只从我可以收集的数据中生成一个数组的一个临时副本），如下所示：
arr = arr[arr[:,idx].argsort()]
这种方法有效并且不会将我的记忆炸毁到崩溃的程度，虽然它确实会泄漏到虚拟内存中（幸运的是我有16GB的内存）。
我的问题是：大数组实际上由22个较小的数组组成，这些数组在子函数中连接在一起。在构建大型数组并对其进行排序之前，是否可以从预先排序每个较小的数组中获得什么？