numpy.partition()函數用於創建輸入數組的分區副本，並對其元素進行重新排列，以使k-th位置中的元素值處於已排序數組中的位置。所有小於k-th元素的元素都將在此元素之前移動，所有等於或大於k-th元素的元素都將移動到其後麵。兩個分區中元素的順序未定義。
用法： numpy.partition(arr, kth, axis=-1, kind=’introselect’, order=None)
參數：
arr :[數組]輸入數組。
kth :[int或int序列]分區依據的元素索引。
axis :[int或None]要排序的軸。如果為None，則在排序之前將數組展平。默認值為-1，它沿著最後一個軸排序。
kind :選擇算法。默認值為“ introselect”。
order :[str或str的列表]當arr是定義了字段的數組時，此參數指定要比較第一個，第二個等的字段。
Return :[ndarray]與arr具有相同類型和形狀的分區數組。
代碼1：
# Python program explaining
# partition() function
import numpy as geek
# input array
in_arr = geek.array([ 2, 0, 1, 5, 4, 9])
print ("Input array:", in_arr)
out_arr = geek.partition(in_arr, 3)
print ("Output partitioned array:", out_arr)
輸出：
Input array: [2 0 1 5 4 9] Output partitioned array: [0 1 2 4 5 9]
代碼2：
# Python program explaining
# partition() function
import numpy as geek
# input array
in_arr = geek.array([ 2, 0, 1, 5, 4, 9, 3])
print ("Input array:", in_arr)
out_arr = geek.partition(in_arr, (0, 3))
print ("Output partitioned array:", out_arr)
輸出：
Input array: [2 0 1 5 4 9 3] Output partitioned array: [0 1 2 3 4 9 5]
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自jana_sayantan大神的英文原創作品 numpy.partition() in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。