numpy.searchsorted

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

Найти индексы, куда необходимо вставить элементы для сохранения порядка.

Найти индексы в отсортированном массиве a таким образом, что, если соответствующие элементы в v были вставлены перед индексами, порядок a сохранялся бы.

Предполагая, что a отсортирован:

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

Parameters:

a1-D array_like

Вводной массив. Если sorter равно None, то он должен быть отсортирован по возрастанию, в противном случае sorter должен быть массивом индексов, которые его сортируют.

varray_like

Значения для вставки в a.

side{‘left’, ‘right’}, optional

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 array_like, optional

Необязательный массив целочисленных индексов, сортирующий массив a по возрастанию. Обычно это результат argsort.

New in version 1.7.0.

Returns:

indicesint or array of ints

Массив точек вставки с той же формой, что и v, или целое число, если v — скаляр.

См. также

sort

Возвращает отсортированную копию массива.

histogram

Создаёт гистограмму из одномерных данных.

Notes

Используется бинарный поиск для нахождения необходимых точек вставки.

Начиная с NumPy 1.4.0 searchsorted работает с вещественными/комплексными массивами, содержащими значения nan. Улучшенный порядок сортировки описан в sort.

Эта функция использует тот же алгоритм, что и встроенные питоновские bisect.bisect_left (side='left') и bisect.bisect_right (side='right') функции, которые также векторизированы в аргументе v.

Примеры

>>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], 13)
2
>>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], 13, side='right')
3
>>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], [-10, 20, 12, 13])
array([0, 5, 1, 2])