Python Numpy recarray.partition()用法及代碼示例

在numpy中，數組可能具有包含字段的數據類型，類似於電子表格中的列。一個例子是[(a, int), (b, float)]，其中數組中的每個條目都是一對(int，float)。通常，這些屬性是使用字典查找(例如，arr['a'] and arr['b']。記錄數組允許使用以下方式將字段作為數組的成員進行訪問arr.a and arr.b。

numpy.recarray.partition()函數重新排列數組中的元素，使第k個位置的元素的值位於排序數組中的位置。所有小於第k個元素的元素都將在該元素之前移動，所有等於或大於第k個元素的元素都將移動到其後麵。

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

參數：
kth :[int或int序列]要按其劃分的元素索引。第k個元素值將處於其最終排序位置，所有較小的元素將在其之前移動，而所有相等或較大的元素將在其後麵。
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 
# 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)

輸出：

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]

代碼2：

我們正在申請numpy.recarray.partition()整個記錄數組。

# 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)

輸出：

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 recarray.partition() function | 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。