numpy.partition

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

Возвращает отсортированную по разбиению копию массива.

Создаёт копию массива с переупорядоченными элементами таким образом, что значение элемента в k-й позиции будет находиться в той позиции, в которой оно должно находиться в отсортированном массиве. Все элементы, меньшие, чем k-й элемент, перемещаются перед этим элементом, а все равные или большие перемещаются за ним. Порядок элементов в двух разделах не определён.

Добавлена в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Массив, который нужно отсортировать.

kthint или последовательность целых чисел

Индекс элемента для разбиения. Значение k-го элемента будет находиться в своей конечной позиции при сортировке, 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, то все элементы, индексированные этими k-ми значениями, будут разнесены в их отсортированную позицию сразу.

axisint или None, необязательно

Ось, по которой выполняется сортировка. Если None, массив сглаживается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси.

kind{‘introselect’}, необязательно

Алгоритм выбора. По умолчанию ‘introselect’.

orderстрока или список строк, необязательно

Когда a является массивом с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Одно поле может быть указано как строка. Не все поля должны быть указаны, но неуказанные поля всё равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, чтобы разрешить ничьи.

Возвращает

partitioned_arrayndarray

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 имеют следующие свойства:

kind	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 памяти, чем разбиение по любой другой оси.

Порядок сортировки комплексных чисел является лексикографическим. Если как вещественная, так и мнимая части не являются NaN, то порядок определяется вещественными 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])