numpy 分区如何工作

Posted 2023-02-23

【中文标题】numpy 分区如何工作

【英文标题】：how numpy partition work

【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。

【参考方案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】：

这可能是“清楚”，但很容易将原始数组中的kth位置与结果中的kth位置混淆。

是的，这是真的。也许这部分可以在文档中得到更多强调。

【参考方案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】：

除了它并没有真正对数组进行排序。第 k 个元素之前和之后的元素可以（并且确实）具有任意顺序。