numpy partition如何工作

Question

我试图找出np.partition函数的工作原理。 例如，考虑

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

如果我致电np.partition(arr, kth=2)，我就

了

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

我希望分区数组之后会将元素分成少一个，一个元素和一个元素。 但是第二个零位于最后一个数组位置，这在分区后不是正确的位置。

Answer 1

Hackerman说：

  

创建数组的副本，其元素以这样的方式重新排列   第k个位置的元素值位于它所处的位置   一个排序的数组。小于第k个元素的所有元素都在之前移动   这个元素和所有相等或更大的元素都移到它后面。订购   两个分区中的元素未定义。

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。

Answer 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，原始数组为：

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，呼叫np.partition(arr, kth=2)实际上将kth作为2而不是arr_sorted的位置arr的元素。元素已正确选择为-1。