numpy.argpartition

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

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

Введено в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Массив для сортировки.

kthint или последовательность целых чисел

Индекс элемента для разбиения. k-й элемент будет находиться в своём конечном отсортированном положении, а все элементы меньше него будут перемещены перед ним, а все элементы больше — после него. Порядок всех элементов в разбиениях не определён. Если передана последовательность k-х элементов, все из них будут разделены на свои отсортированные позиции сразу.

axisint или None, необязательно

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

kind{‘introselect’}, необязательно

Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’

orderстрока или список строк, необязательно

Когда a — это массив с определёнными полями, этот параметр указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Одно поле можно указать в виде строки, и не все поля нужно указывать, но неуказанные поля по-прежнему будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, для разрешения ничьих.

Возвращаемое значение

index_arrayndarray, int

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

См. также

partition

Описание алгоритмов разбиения.

ndarray.partition

Разбиение на месте.

argsort

Полная непрямая сортировка.

take_along_axis

Применение index_array из argpartition к массиву так, 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]])