numpy.partition

numpy.partition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None) [source]

Возвращает отсортированную копию массива.

Создает копию массива с переупорядоченными элементами таким образом, что значение элемента в k-й позиции будет находиться в позиции, которая соответствует ему в отсортированном массиве. Все элементы, меньшие k-го элемента, перемещаются перед ним, а все равные или большие — за ним. Порядок элементов в двух разделах не определен.

Добавлена в версии 1.8.0.

Параметры:

a : array_like Массив, который необходимо отсортировать. kth : int или последовательность int Индекс элемента для разделения. Значение k-го элемента будет находиться в его окончательной отсортированной позиции, а все меньшие элементы будут перемещены перед ним, а все равные или большие — за ним. Порядок всех элементов в разделах не определён. Если указана последовательность kth, все элементы, индексированные kth, будут разделены на свои отсортированные позиции сразу. axis : int или None, необязательно Ось, вдоль которой выполнять сортировку. Если None, массив сглаживается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘introselect’}, необязательно Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’. order : str или список str, необязательно Когда a является массивом с определенными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать сначала, второе и т.д. Одно поле можно указать как строку. Не все поля нужно указывать, но неуказанные поля все равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, чтобы разрешать ничьи.

Возвращает:

partitioned_array : ndarray Массив того же типа и формы, что и a.

См. также

ndarray.partition

Метод для сортировки массива на месте.

argpartition

Непрямое разделение.

sort

Полная сортировка

Примечания

Различные алгоритмы выбора характеризуются своей средней скоростью, наихудшим случаем, размером рабочей области и тем, являются ли они стабильными. Стабильная сортировка сохраняет элементы с одинаковым ключом в том же относительном порядке. Доступные алгоритмы имеют следующие свойства:

kind	скорость	наихудший случай	рабочая область	стабильный
‘introselect’	1	O(n)	0	нет

Все алгоритмы разделения создают временные копии данных при разделении по любой оси, кроме последней. Следовательно, разделение по последней оси быстрее и использует меньше памяти, чем разделение по любой другой оси.

Порядок сортировки для комплексных чисел является лексикографическим. Если действительная и мнимая части не NaN, то порядок определяется действительными частями, за исключением случаев, когда они равны, в этом случае порядок определяется мнимыми частями.

Примеры

>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> np.partition(a, 3)
array([2, 1, 3, 4])

>>> np.partition(a, (1, 3))
array([1, 2, 3, 4])