Question

我正在尝试创建一个数组（10000,50）大小（我提到大小因为效率很重要），然后：

按升序排序前5000行
按降序对接下来的5000行进行排序。

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)

这会按升序对数组的一半进行排序，我唯一找不到的是在最后一行中给出的参数，以降序排列。

我试过基于这个链接：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)

由于

Answer 1

使用.sort方法对数组进行排序可能会更快，而不是返回副本的np.sort。您可以使用负步长索引第二个维度，以按降序对最后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)

如何按降序对二维数组中的一半进行排序（numpy）

1 个答案: