Python Numpy recarray.partition()用法及代码示例

在numpy中，数组可能具有包含字段的数据类型，类似于电子表格中的列。一个例子是[(a, int), (b, float)]，其中数组中的每个条目都是一对(int，float)。通常，这些属性是使用字典查找(例如，arr['a'] and arr['b']。记录数组允许使用以下方式将字段作为数组的成员进行访问arr.a and arr.b。

numpy.recarray.partition()函数重新排列数组中的元素，使第k个位置的元素的值位于排序数组中的位置。所有小于第k个元素的元素都将在该元素之前移动，所有等于或大于第k个元素的元素都将移动到其后面。

用法： numpy.recarray.argpartition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)

参数：
kth :[int或int序列]要按其划分的元素索引。第k个元素值将处于其最终排序位置，所有较小的元素将在其之前移动，而所有相等或较大的元素将在其后面。
axis :[int或None]要排序的轴。如果为None，则在排序之前将数组展平。默认值为-1，它沿着最后一个轴排序。
kind :选择算法。默认值为“ introselect”。
order :[str或str的列表]当arr是定义了字段的数组时，此参数指定要比较第一个，第二个等的字段。

Return :[ndarray]与arr具有相同类型和形状的分区数组。

代码1：

# Python program explaining 
# numpy.recarray.partition() method  
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek 
  
# creating input array with 2 different field  
in_arr = geek.array([(5.0, 2), (3.0, -4), (6.0, 9), 
                     (9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, -7)], 
                     dtype =[('a', float), ('b', int)]) 
  
print ("Input array:", in_arr) 
  
# convert it to a record array, 
# using arr.view(np.recarray) 
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray) 
print("Record array of float:", rec_arr.a) 
print("Record array of int:", rec_arr.b) 
  
# applying recarray.partition methods 
# to float record array  
rec_arr.a.partition(kth = 3) 
print ("Output partitioned float array:", rec_arr.a)  
  
# applying recarray.partition methods  
# to int record array  
rec_arr.b.partition(kth = 4) 
print ("Output partitioned int array:", rec_arr.b)

输出：

Input array: [(  5.,  2) (  3., -4) (  6.,  9) (  9.,  1) (  5.,  4) (-12., -7)]
Record array of float: [  5.   3.   6.   9.   5. -12.]
Record array of int: [ 2 -4  9  1  4 -7]
Output partitioned float array: [  5. -12.   3.   5.   9.   6.]
Output partitioned int array: [ 1 -7 -4  2  4  9]

代码2：

我们正在申请numpy.recarray.partition()整个记录数组。

# Python program explaining 
# numpy.recarray.partition() method  
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek 
  
# creating input array with 2 different field  
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, 4), (6.0, -7)], 
                    [(9.0, 1), (6.0, 4), (-2.0, -7)]], 
                    dtype =[('a', float), ('b', int)]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# convert it to a record array,  
# using arr.view(np.recarray) 
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray) 
  
# applying recarray.partition methods to record array 
rec_arr.partition(kth = 2) 
  
print ("Output array:", rec_arr)

输出：

Input array: [[(5.0, 2) (3.0, 4) (6.0, -7)]
 [(9.0, 1) (6.0, 4) (-2.0, -7)]]
Output array: [[(3.0, 4) (5.0, 2) (6.0, -7)]
 [(-2.0, -7) (6.0, 4) (9.0, 1)]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 Numpy recarray.partition() function | Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。