numpy.ndarray.partition#

方法

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

以某種方式部分排序陣列中的元素，使得第 k 個位置的元素值位於排序陣列中應有的位置。在輸出陣列中，所有小於第 k 個元素的元素都位於此元素的左側，而所有相等或更大的元素都位於其右側。輸出陣列中第 k 個元素任一側的兩個分割區中元素的順序是未定義的。

參數:

kth整數或整數序列: 要分割的元素索引。第 k 個元素值將位於其最終排序位置，所有較小的元素將移到它之前，所有相等或更大的元素將移到它之後。分割區中所有元素的順序是未定義的。如果提供 kth 序列，它將立即將它們索引的所有元素分割到其排序位置。

版本 1.22.0 開始棄用：不建議將布林值作為索引傳遞。
axis整數，選用: 要沿其排序的軸。預設值為 -1，表示沿最後一個軸排序。
kind{‘introselect’}，選用: 選擇演算法。預設值為 ‘introselect’。
order字串或字串列表，選用: 當 a 是定義欄位的陣列時，此引數指定首先比較哪些欄位，然後比較哪些欄位，依此類推。單個欄位可以指定為字串，並且不需要指定所有欄位，但未指定的欄位仍將按照它們在 dtype 中出現的順序使用，以打破平局。

參見

筆記

有關不同演算法的筆記，請參見 np.partition。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4]) # may vary

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