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 个位置的元素的值位于其在已排序数组中的位置。在输出数组中，所有小于第 k 个元素的元素都位于该元素的左侧，所有等于或大于该元素的元素都位于其右侧。输出数组中第 k 个元素两侧两个分区中元素的顺序是不确定的。

版本 1.8.0 中的新功能。

参数：

kthint 或 int 序列: 要进行分区的元素索引。第 k 个元素的值将位于其最终排序位置，所有较小的元素都将移动到其前面，所有等于或更大的元素都将移动到其后面。分区中所有元素的顺序是不确定的。如果提供了一个 kth 序列，它将同时对所有由这些 kth 索引的元素进行分区，使其位于其排序位置。

版本 1.22.0 中已弃用：传递布尔值作为索引已弃用。
axisint，可选: 要排序的轴。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'。
orderstr 或 str 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，并且不需要指定所有字段，但未指定的字段仍将使用，按照它们在 dtype 中出现的顺序，以打破平局。

另请参阅

备注

有关不同算法的信息，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])