我经常需要对大型 numpy 数组（几十亿个元素）进行排序，这成为我的代码的瓶颈。我正在寻找一种并行化它的方法。
是否有任何并行实现ndarray.sort()功能？ Numexpr 模块为 numpy 数组上的大多数数学运算提供并行实现，但缺乏排序功能。
也许，可以围绕并行排序的 C++ 实现制作一个简单的包装器，并通过 Cython 使用它？
我最终包装了 GCC 并行排序。这是代码：
并行排序.pyx
# cython: wraparound = False
# cython: boundscheck = False
import numpy as np
cimport numpy as np
import cython
cimport cython
ctypedef fused real:
cython.char
cython.uchar
cython.short
cython.ushort
cython.int
cython.uint
cython.long
cython.ulong
cython.longlong
cython.ulonglong
cython.float
cython.double
cdef extern from "<parallel/algorithm>" namespace "__gnu_parallel":
cdef void sort[T](T first, T last) nogil
def numpyParallelSort(real[:] a):
"In-place parallel sort for numpy types"
sort(&a[0], &a[a.shape[0]])
额外的编译器参数：-fopenmp（编译）和-lgomp（链接）
这个 makefile 会做到这一点：
all:
cython --cplus parallelSort.pyx
g++ -g -march=native -Ofast -fpic -c parallelSort.cpp -o parallelSort.o -fopenmp `python-config --includes`
g++ -g -march=native -Ofast -shared -o parallelSort.so parallelSort.o `python-config --libs` -lgomp
clean:
rm -f parallelSort.cpp *.o *.so
这表明它有效：
from parallelSort import numpyParallelSort
import numpy as np
a = np.random.random(100000000)
numpyParallelSort(a)
print a[:10]
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