numpy.ndarray.partition

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

译者:飞龙 UsyiyiCN

校对:(虚位以待)

ndarray.partition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)

重新排列数组中的元素,使得第k个位置的元素的值在排序数组中的位置。小于第k个元素的所有元素在此元素之前移动,并且所有等于或大于的元素都移动到其后面。两个分区中的元素的顺序未定义。

版本1.8.0中的新功能。

参数:

kth:int或ints序列

分区的元素索引。第k个元素值将在其最终排序位置,并且所有较小元素将在其之前移动,并且所有较小元素将在其之后移动。分区中所有元素的顺序未定义。如果提供了第k个序列,它将把由其第k个索引的所有元素一次性分割到它们的排序位置。

axis:int,可选

要排序的轴。默认值为-1,表示沿最后一个轴排序。

kind:{'introselect'},可选

选择算法。默认是'introselect'。

order:str或str的列表,可选

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。

也可以看看

numpy.partition
返回数组的分区副本。
argpartition
间接分区。
sort
全排序。

笔记

有关不同算法的说明,请参见np.partition

例子

>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(a, 3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])
>>> a.partition((1, 3))
array([1, 2, 3, 4])