Python numpy ndarray.partition用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ndarray.partition 的用法。

用法:

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

重新排列数组中的元素，使第 k 个位置的元素的值位于它在排序数组中的位置。所有小于第 k 个元素的元素都被移到这个元素之前，所有等于或大于第 k 个元素的元素都被移到它的后面。两个分区中元素的顺序未定义。

参数：

kth： int 或整数序列

要分区的元素索引。第 k 个元素值将处于其最终排序位置，所有较小的元素将移到它之前，所有相等或更大的元素都将移到它后面。分区中所有元素的顺序未定义。如果提供了第 k 个序列，它将立即将由第 k 个索引的所有元素分区到它们的排序位置。

axis： 整数，可选

要排序的轴。默认为 -1，表示沿最后一个轴排序。

kind： {‘introselect’}，可选

选择算法。默认为‘introselect’。

order： str 或 str 列表，可选

当a是定义了字段的数组时，该参数指定首先比较哪些字段，第二个等。单个字段可以指定为字符串，不需要指定所有字段，但仍会使用未指定的字段，在他们在 dtype 中出现的顺序，以打破关系。

注意：

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(3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])

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