Python numpy searchsorted用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.searchsorted 的用法。

用法:

numpy.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)

查找應插入元素以保持順序的索引。

找到排序數組 a 中的索引，這樣，如果 v 中的相應元素插入到索引之前，則 a 的順序將被保留。

假設 a 已排序：

邊	返回的索引 i 滿足
left	a[i-1] < v <= a[i]
right	a[i-1] <= v < a[i]

參數：

a： 一維 數組

輸入數組。如果 sorter 為 None，則它必須按升序排序，否則 sorter 必須是對其進行排序的索引數組。

v： array_like

要插入到 a 中的值。

side： {‘left’, ‘right’}，可選

如果‘left’，則給出找到的第一個合適位置的索引。如果‘right’，返回最後一個這樣的索引。如果沒有合適的索引，則返回 0 或 N(其中 N 是 a 的長度)。

sorter： 一維數組，可選

可選的整數索引數組，將數組 a 排序為升序。它們通常是 argsort 的結果。

返回：

indices： int 或整數數組

與 v 形狀相同的插入點數組，如果 v 是標量，則為整數。

注意：

二分查找用於查找所需的插入點。

從 NumPy 1.4.0 開始，searchsorted 適用於包含 nan 值的實數/複數數組。增強的排序順序記錄在 sort 中。

此函數使用與內置 python 相同的算法bisect.bisect_left(side='left') 和bisect.bisect_right(side='right') 函數，這也是向量化的v爭論。

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])