Python dask.array.searchsorted用法及代码示例

用法: dask.array.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)

查找应插入元素以保持顺序的索引。

此文档字符串是从 numpy.searchsorted 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

在排序数组a 中查找索引，这样，如果在索引之前插入v 中的相应元素，则将保留a 的顺序。

假设 a 已排序：

`side`	返回的索引 `i` 满足
left	`a[i-1] < v <= a[i]`
right	`a[i-1] <= v < a[i]`

参数：

a：一维数组: 输入数组。如果sorter 为None，则必须按升序排序，否则sorter 必须是对其进行排序的索引数组。
v：array_like: 要插入 a 的值。
side：{‘left’, ‘right’}，可选: 如果‘left’，则给出找到的第一个合适位置的索引。如果‘right’，返回最后一个这样的索引。如果没有合适的索引，则返回 0 或 N(其中 N 是 a 的长度)。
sorter：一维数组，可选: 可选的整数索引数组，将数组 a 排序为升序。它们通常是 argsort 的结果。

indices：整数或整数数组: 与 v 形状相同的插入点数组，如果 v 是标量，则为整数。

注意：

二分查找用于查找所需的插入点。

从 NumPy 1.4.0 开始，searchsorted 适用于包含 nan 值的实数/复数数组。 sort 中记录了增强的排序顺序。

此函数使用与内置 python bisect.bisect_left ( side='left' ) 和 bisect.bisect_right ( side='right' ) 函数相同的算法，它们也在 v 参数中进行了矢量化。

例子：

>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3)  
2
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3, side='right')  
3
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], [-10, 10, 2, 3])  
array([0, 5, 1, 2])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.searchsorted。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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：