numpy.argpartition

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

Выполняет непрямое разбиение по заданной оси с использованием алгоритма, указанного kind ключевым словом. Возвращает массив индексов той же формы, что и a, который индексирует данные вдоль заданной оси в порядке разбиения.

Новое в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Массив для сортировки.

kthint or sequence of ints

Индекс элемента для разбиения. К-тый элемент будет находиться в своем окончательном отсортированном положении, а все меньшие элементы будут перемещены перед ним, а все большие элементы — за ним. Порядок всех элементов в разбиениях не определен. Если предоставлена последовательность k-тых элементов, все они будут разделены на свои отсортированные позиции одновременно.

axisint or None, optional

Ось, по которой следует сортировать. По умолчанию -1 (последняя ось). Если None, используется уплощенная матрица.

kind{‘introselect’}, optional

Алгоритм выбора. По умолчанию «introselect»

orderstr or list of str, optional

Если a представляет собой массив с определенными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Одно поле можно указать как строку, и не все поля должны быть указаны, но неуказанные поля все равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, чтобы разрулить связи.

Возвращает

index_arrayndarray, int

Массив индексов, которые разбивают a вдоль указанной оси. Если a одномерный, a[index_array] возвращает отсортированный a. В общем случае, np.take_along_axis(a, index_array, axis=a) всегда возвращает отсортированный a, независимо от размерности.

См. также

partition

Описание используемых алгоритмов разбиения.

ndarray.partition

Разбиение на месте.

argsort

Полная непрямая сортировка.

take_along_axis

Применить index_array из argpartition к массиву так, как будто вы вызываете partition.

Примечания

См. partition, чтобы узнать больше о 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]])