Python NumPy argpartition方法用法及代码示例

例子

假设我们有以下未排序的数组：

x = np.array([8,5,7,10,9])

x 的排序版本是：

[5,7,8,9,10]

该排序版本的原始索引是：

[1,2,0,4,3]

argpartition() 方法不返回此排序索引，而是要求您选择一个用于分区的索引，并确保所有小于此索引的值的索引值都出现在它之前，并且所有大于此索引的索引值值出现在其后面。

这是一个例子：

x = np.array([8,5,7,9,6,2])
np.argpartition(x,3)



array([4, 5, 1, 2, 3, 0])

在这里，我们设置 kth=1 ，这意味着我们希望索引 3 之前的所有值(包括索引 3)在排序时位于正确的位置。换句话说，第三个索引，或 x 的第四个 (3+1) 最小值(在本例中为 7)，在排序时将位于其正确的位置，所有小于 7 的值都位于它之前，并且所有大于 7 的则紧随其后。因此，一些有效的排序版本如下：

[4, 5, 1, 2, 3, 0]
[4, 1, 2, 5, 3, 0]
[4, 5, 1, 2, 3, 0]
...

在我们的具体示例中，返回的索引为：

y



array([4, 5, 1, 2, 3, 0])

它代表以下排序版本：

x[y]



array([6, 2, 5, 7, 9, 8])

在此，请注意以下事项：

• k-th 索引之前的值(本例中为索引 3)小于 k-th 索引处的值，但它们不一定已排序。

• k-th 索引之后的值大于 k-th 索引处的值