numpy.ndarray.partition#

方法

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

以某种方式对数组中的元素进行部分排序，使第 k 个位置的元素的值位于排序数组中的位置。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 个元素两侧的两个分区中元素的顺序是未定义的。

参数:

kthint 或 int 序列: 用于分区的元素索引。第 kth 个元素的值将位于其最终排序位置，所有较小的元素将移到它之前，所有相等或更大的元素将移到它之后。分区中所有元素的顺序是未定义的。如果提供 kth 序列，它将立即将其索引的所有元素分区到其排序位置。

自 1.22.0 版本弃用: 不建议将布尔值作为索引传递。
axisint，可选: 排序的轴。默认值为 -1，表示沿最后一个轴排序。
kind{‘introselect’}，可选: 选择算法。默认值为 ‘introselect’。
orderstr 或 str 列表，可选: 当 a 是定义了字段的数组时，此参数指定首先比较哪个字段，其次比较哪个字段，等等。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按照它们在 dtype 中出现的顺序使用，以打破平局。

参见

备注

有关不同算法的备注，请参见 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])