numpy.argpartition

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

Выполняет непрямое разбиение по заданной оси, используя алгоритм, указанный в ключевом слове kind. Возвращает массив индексов такой же формы, что и a, который индексирует данные по заданной оси в отсортированном порядке.

Новая функция в версии 1.8.0.

Параметры:

aarray_like

Массив для сортировки.

kthint или последовательность целых чисел

Индекс элемента для разбиения. k-ый элемент будет стоять на своём конечном месте после сортировки, все меньшие элементы будут перед ним, а все большие — после. Порядок всех элементов в разбиениях не определён. Если передаётся последовательность k-тых значений, все они будут разбиты на свои отсортированные позиции сразу.

Устарело начиная с версии 1.22.0: Передача булевых значений в качестве индексов устарела.

axisint или None, необязательно

Ось, по которой производить сортировку. 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 является массивом с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать сначала, второе и т. д. Одно поле можно указать как строку, и не все поля обязательно должны быть указаны, но неуказанные поля всё равно будут использованы в порядке, в котором они появляются в dtype, для разбиения ничьих.

Возвращает:

index_arrayndarray, int

Массив индексов, которые разбивают a по заданной оси. Если a одномерный, a[index_array] возвращает разбит a. В более общем случае np.take_along_axis(a, index_array, axis=axis) всегда возвращает разбит a, независимо от размерности.

См. также

partition

Описание алгоритмов разбиения, используемых.

ndarray.partition

Разбиение на месте.

argsort

Полная непрямая сортировка.

take_along_axis

Применить index_array из argpartition к массиву, как если бы вызывали 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]) # may vary
>>> x[np.argpartition(x, (1, 3))]
array([1, 2, 3, 4]) # may vary

>>> x = [3, 4, 2, 1]
>>> np.array(x)[np.argpartition(x, 3)]
array([2, 1, 3, 4]) # may vary

Многомерный массив:

>>> x = np.array([[3, 4, 2], [1, 3, 1]])
>>> index_array = np.argpartition(x, kth=1, axis=-1)
>>> # below is the same as np.partition(x, kth=1)
>>> np.take_along_axis(x, index_array, axis=-1)
array([[2, 3, 4],
       [1, 1, 3]])