numpy.partition

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

Возвращает отсортированную копию массива.

Создаёт копию массива, элементы которого переупорядочены таким образом, что значение элемента в k-ой позиции находится в позиции, которая была бы у него в отсортированном массиве. Все элементы, меньшие, чем элемент в k-ой позиции, перемещаются перед ним, а все равные или большие — после него. Порядок элементов в двух разделах не определён.

Добавлена в версии 1.8.0.

Параметры:

a : array_like Массив, который должен быть отсортирован. kth : int or sequence of ints Индекс элемента для разделения. Значение элемента в k-ой позиции будет находиться в своей окончательной позиции в отсортированном массиве, а все меньшие элементы будут перемещены перед ним, а все равные или большие — после него. Порядок всех элементов в разделах не определён. Если предоставлена последовательность k-х значений, все элементы, индексированные этими значениями, будут разделены в свои отсортированные позиции сразу. axis : int or None, optional Ось, вдоль которой происходит сортировка. Если None, массив сглаживается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘introselect’}, optional Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’. order : str or list of str, optional Когда a является массивом с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую очередь, вторую и т. д. Одно поле может быть указано в виде строки. Не все поля должны быть указаны, но неуказанные поля всё равно будут использоваться в порядке их появления в dtype, чтобы разрушить связи.

Возвращает:

partitioned_array : ndarray Массив того же типа и формы, что и %%%CODE_BLOCK_8%%.

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:

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

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

Порядок сортировки для комплексных чисел является лексикографическим. Если и вещественная, и мнимая части не NaN, то порядок определяется вещественными 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])