numpy 分区如何工作答案

【问题标题】：how numpy partition worknumpy 分区如何工作
【发布时间】：2017-05-19 22:35:38
【问题描述】：

我想弄清楚np.partition 函数是如何工作的。例如，考虑

arr = np.array([ 5, 4, 1, 0, -1, -3, -4, 0])

如果我打电话给np.partition(arr, kth=2)，我得到了

np.array([-4, -3, -1, 0, 1, 4, 5, 0])

我希望在分区后数组将拆分为小于一的元素、一和大于一的元素。但是第二个零放在最后一个数组位置，这不是分区后的正确位置。

【问题讨论】：

查看文档docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/…
是的，我有。根据文档，“元素的第 k 个值将处于其最终排序位置，所有较小的元素将移到它之前，所有相等或更大的元素都将移到它后面。”。对非唯一数组的行为只字不提。我发现唯一数组上的分区工作正常。

【解决方案1】：

documentation 说：

创建一个数组的副本，其中的元素以这样的方式重新排列第 k 个位置的元素的值在它应该在的位置一个排序数组。所有小于第 k 个元素的元素都被移动到前面这个元素和所有相等或更大的元素都移到它后面。的排序两个分区中的元素是未定义的。

在您给出的示例中，您选择了排序列表的第 2 个元素（从零开始），即 -1，如果数组已排序，它似乎位于正确的位置。

【讨论】：

【解决方案2】：

docs 谈论“排序数组”。

np.partition 首先对提供的数组中的元素进行排序。在这种情况下，原始数组是：

arr = [ 5,  4,  1,  0, -1, -3, -4,  0]

排序后，我们有：

arr_sorted = [-4 -3 -1  0  0  1  4  5]

因此，调用np.partition(arr, kth=2) 实际上会将kth 作为arr_sorted 的2 位置的元素，而不是arr。该元素被正确选择为-1。

【讨论】：