numpy.argpartition

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argpartition.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

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

使用种关键字指定的算法沿给定轴执行间接分区。它以分区顺序返回与给定轴上的索引数据相同形状的数组a。

版本1.8.0中的新功能。

参数：	a：array_like 数组进行排序。 kth：int或ints序列 分区的元素索引。第k个元素将处于其最终排序位置，并且所有较小的元素将在其之前移动，并且所有较大的元素将在其后面移动。分区中所有元素的顺序未定义。如果提供有k序列，它将它们一次分割到它们的排序位置。 axis：int或None，可选 要排序的轴。默认值为-1（最后一个轴）。如果为“无”，则使用展平的数组。 kind：{'introselect'}，可选 选择算法。默认是'introselect' order：str或str的列表，可选 当a是定义了字段的数组时，此参数指定首先，第二等比较哪些字段。单个字段可以指定为字符串，并且不是所有字段都需要指定，但是未指定的字段仍将按照它们在dtype中出现的顺序使用，以断开关系。
返回：	index_array：ndarray，int 沿指定轴分区a的指数数组。换句话说，a[index_array]产生一个排序的a。

也可以看看

partition

描述所使用的分区算法。

ndarray.partition

内部分区。

argsort

完全间接排序

笔记

有关不同选择算法的说明，请参见partition。

例子

一维数组：

>>> 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])