numpy.partition

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

Возвращает отсортированную по значениям копию массива.

Создаёт копию массива, элементы которого переупорядочены таким образом, что значение элемента в k-й позиции находится в позиции, в которой оно было бы в отсортированном массиве. Все элементы, меньшие, чем k-й элемент, перемещаются перед этим элементом, а все равные или большие — после него. Порядок элементов в двух разделах не определён.

Новая в версии 1.8.0.

Параметры:

a : array_like Массив, подлежащий сортировке. kth : int or sequence of ints Индекс элемента для разбиения. Значение k-го элемента будет находиться в его окончательной отсортированной позиции, 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, индексируемые k-ми значениями, будут разделены на их отсортированные позиции сразу. axis : int or None, optional Ось, по которой выполняется 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 Если a является массивом с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Один отдельный поле может быть задан как строка. Не все поля необходимо указывать, но не указанные поля всё равно будут использоваться в порядке их появления в dtype для разрешения конфликтов.

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 разбиение.

sort

Полная сортировка

Примечания

Различные алгоритмы выбора характеризуются своей средней скоростью, производительностью в худшем случае, размером рабочей области и тем, являются ли они устойчивыми. Устойчивая сортировка сохраняет элементы с одинаковым ключом в том же относительном порядке. Доступные алгоритмы обладают следующими свойствами:

вид	скорость	худший случай	рабочая область	устойчивая
‘introselect’	1	O(n)	0	нет

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

Порядок сортировки комплексных чисел является лексикографическим. Если и действительная, и мнимая части не являются 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])