numpy.argpartition

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

Выполняет косвенное разбиение по заданной оси, используя алгоритм, указанный в ключевом kind слове. Возвращает массив индексов той же формы, что и a, который индексирует данные по заданной оси в отсортированном порядке.

Новая функция в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Массив для сортировки.

kthint or sequence of ints

Индекс элемента для разбиения. k-ый элемент будет находиться в своём окончательном отсортированном положении, все меньшие элементы будут перемещены перед ним, а все большие — после него. Порядок всех элементов в разбиениях не определён. Если задано множество k-тых элементов, все из них будут разбиениы в свои отсортированные позиции одновременно.

axisint or None, optional

Ось, по которой нужно сортировать. По умолчанию -1 (последняя ось). Если None, используется уплощеный массив.

kind{‘introselect’}, optional

Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’

orderstr or list of str, optional

Если a представляет собой массив с определёнными полями, этот аргумент определяет, какие поля сравнивать в первую, вторую и т.д. очередь. Одно поле может быть задано в виде строки, и необязательно указывать все поля, но неопределённые поля всё равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, чтобы разрешать ничьи.

Возвращает

index_arrayndarray, int

Массив индексов, разделяющих a вдоль заданной оси. Если a одномерный, a[index_array] возвращает разделенный a. Более обще, np.take_along_axis(a, index_array, axis=a) всегда возвращает разделенный a, независимо от размерности.

См. также

partition

Описание алгоритмов разбиения, используемых.

ndarray.partition

Разбиение на месте.

argsort

Полная косвенная сортировка.

take_along_axis

Применить index_array из argpartition к массиву, как будто вызывается partition.

Примечания

См. partition для заметок об различных алгоритмах выбора.

Примеры

Одномерный массив:

>>> x = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> x[np.argpartition(x, 3)]
array([2, 1, 3, 4])
>>> x[np.argpartition(x, (1, 3))]
array([1, 2, 3, 4])

>>> x = [3, 4, 2, 1]
>>> np.array(x)[np.argpartition(x, 3)]
array([2, 1, 3, 4])

Многомерный массив:

>>> x = np.array([[3, 4, 2], [1, 3, 1]])
>>> index_array = np.argpartition(x, kth=1, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, index_array, axis=-1)  # same as np.partition(x, kth=1)
array([[2, 3, 4],
       [1, 1, 3]])