numpy.ndarray.partition #

方法

ndarray。分区( kth , axis = -1 , kind = 'introselect' , order = None ) #

重新排列数组中的元素，使第 k 个位置的元素的值位于其在已排序数组中的位置。所有小于第 k 个元素的元素都移动到该元素之前，所有等于或大于该元素的元素都移动到它的后面。两个分区中元素的顺序未定义。

1.8.0 版本中的新增功能。

参数：

第 k 个整数或整数序列: 分区依据的元素索引。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至其前面，所有相等或大于其的元素将移至其后面。分区中所有元素的顺序未定义。如果提供第 k 个序列，它将立即将第 k 个索引的所有元素划分到其排序位置。

自版本 1.22.0 起已弃用：不推荐将布尔值作为索引传递。
轴int，可选: 排序所沿的轴。默认值为-1，表示沿最后一个轴排序。
种类{'introselect'}，可选: 选择算法。默认为“introselect”。
排序str 或 str 列表，可选: 当a是定义了字段的数组时，该参数指定首先比较哪些字段，第二个字段等。单个字段可以指定为字符串，不需要指定所有字段，但未指定的字段仍然会被使用，在它们在 dtype 中出现的顺序，以打破联系。

也可以看看

笔记

请参阅np.partition参考资料中有关不同算法的注释。

例子

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

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