numpy.ndarray.partition#

方法

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

对数组中的元素进行部分排序，使得第 k 个位置的元素位于它在已排序数组中应在的位置。在输出数组中，所有小于第 k 个元素的元素都位于此元素的左侧，所有等于或大于此元素的元素都位于其右侧。输出数组中第 k 个元素两侧的两个分区的元素顺序是未定义的。

参数:

kth整型或整型序列: 用于分区的元素索引。第 k 个元素值将位于其最终排序位置，所有较小的元素将移到其前面，所有相等或较大的元素将移到其后面。分区中所有元素的顺序是未定义的。如果提供 k 个索引的序列，它将一次性将由这些 k 索引的所有元素分区到它们的排序位置。

自 1.22.0 版本弃用: 将布尔值作为索引传递已弃用。
axis整型，可选: 排序所沿的轴。默认为 -1，表示沿最后一个轴排序。
kind{‘introselect’}，可选: 选择算法。默认为 ‘introselect’。
order字符串或字符串列表，可选: 当 a 是一个定义了字段的数组时，此参数指定首先比较哪些字段，其次比较哪些字段，依此类推。单个字段可以指定为字符串，并非所有字段都需要指定，但未指定的字段仍将按照它们在 dtype 中出现的顺序用于打破平局。

另请参阅

注释

有关不同算法的注释，请参阅 np.partition。

示例

>>> 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])