numpy.searchsorted

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

Найти индексы, куда нужно вставить элементы для сохранения порядка.

Найти индексы в отсортированном массиве a такие, что, если соответствующие элементы в v были вставлены перед этими индексами, порядок a сохранится.

Предполагая, что a отсортирован:

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

Параметры

a1-D массив_типа

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

vмассив_типа

Значения, которые нужно вставить в a.

side{‘left’, ‘right’}, необязательно

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

sorter1-D массив_типа, необязательно

Необязательный массив целочисленных индексов, сортирующих массив a по возрастанию. Они обычно являются результатом argsort.

Введено в версии 1.7.0.

Возвращает

indicesмассив целых чисел

Массив точек вставки той же формы, 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 действительными/комплексными массивами, содержащими значения nan. Улучшенный порядок сортировки документирован 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])