NumPy 1.14 - matrix.partition()

numpy.matrix.partition




numpy

numpy.matrix.partition

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

सरणी में तत्वों को इस तरह से पुनर्व्यवस्थित करता है कि kth स्थिति में तत्व का मूल्य उस स्थिति में होता है, जो क्रमबद्ध सरणी में होता है। Kth तत्व से छोटे सभी तत्वों को इस तत्व से पहले ले जाया जाता है और सभी समान या उससे अधिक को इसके पीछे ले जाया जाता है। दो विभाजनों में तत्वों का क्रम अपरिभाषित है।

संस्करण 1.8.0 में नया।

पैरामीटर:

kth : ints का इंट या सीक्वेंस

द्वारा विभाजित करने के लिए तत्व सूचकांक। Kth तत्व का मान उसकी अंतिम क्रमबद्ध स्थिति में होगा और सभी छोटे तत्वों को इससे पहले ले जाया जाएगा और उसके पीछे सभी समान या अधिक तत्व। विभाजन में सभी तत्व अपरिभाषित हैं। यदि इसे kth के अनुक्रम के साथ प्रदान किया जाता है, तो यह kth द्वारा अनुक्रमित सभी तत्वों को एक ही बार में उनकी क्रमबद्ध स्थिति में विभाजित कर देगा।

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिसके साथ छांटना है। डिफ़ॉल्ट -1 है, जिसका अर्थ है अंतिम अक्ष के साथ सॉर्ट करना।

तरह : {'introselect'}, वैकल्पिक

चयन एल्गोरिथ्म। डिफ़ॉल्ट 'इंट्रोसेन्ट' है।

आदेश : str या str, वैकल्पिक की सूची

जब a फ़ील्ड परिभाषित फ़ील्ड के साथ एक सरणी होती है, तो यह तर्क निर्दिष्ट करता है कि कौन से फ़ील्ड पहले, दूसरे, आदि की तुलना करने के लिए हैं। एक एकल फ़ील्ड को एक स्ट्रिंग के रूप में निर्दिष्ट किया जा सकता है, और सभी फ़ील्ड को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन अनिर्दिष्ट फ़ील्ड अभी भी उपयोग किए जाएंगे, में जिस क्रम में वे dtype में आते हैं, संबंध तोड़ने के लिए।

यह भी देखें

numpy.partition
किसी व्यूह की एक अनुत्तरित प्रतिलिपि लौटाएँ।
argpartition
अप्रत्यक्ष विभाजन।
sort
पूरी तरह से।

टिप्पणियाँ

विभिन्न एल्गोरिदम पर नोट्स के लिए np.partition देखें।

उदाहरण

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