numpy.searchsorted

numpy.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None) [source]

Находит индексы, куда элементы нужно вставить для сохранения порядка.

Находит индексы в отсортированном массиве a такие, что если соответствующие элементы в v были вставлены перед этими индексами, порядок a сохранялся бы.

Предполагается, что a отсортирован:

side	возвращаемый индекс i удовлетворяет
left	a[i-1] < v <= a[i]
right	a[i-1] <= v < a[i]

Параметры

a1-D array_like

Вводной массив. Если sorter равно None, то он должен быть отсортирован по возрастанию, иначе sorter должен быть массивом индексов, которые его сортируют.

varray_like

Значения для вставки в a.

side{‘left’, ‘right’}, optional

Если ‘left’, возвращается индекс первого подходящего места. Если ‘right’, возвращается последний такой индекс. Если подходящего индекса нет, возвращается либо 0, либо N (где N — длина a).

sorter1-D array_like, optional

Необязательный массив целочисленных индексов, сортирующий массив a по возрастанию. Обычно они являются результатом argsort.

Введено в версии 1.7.0.

Возвращает

indicesarray of ints

Массив точек вставки с той же формой, что и v.

См. также

sort

Возвращает отсортированную копию массива.

histogram

Создаёт гистограмму из одномерных данных.

Примечания

Для поиска необходимых точек вставки используется двоичный поиск.

Начиная с NumPy 1.4.0 searchsorted работает с вещественными/комплексными массивами, содержащими значения nan. Улучшенный порядок сортировки описан в sort.

Эта функция использует тот же алгоритм, что и встроенные функции python bisect.bisect_left (side='left') и bisect.bisect_right (side='right'), которые также векторизованы в аргументе v.

Примеры

>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3)
2
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3, side='right')
3
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], [-10, 10, 2, 3])
array([0, 5, 1, 2])