NumPy 1.14 - numpy.searchsorted()

numpy.searchsorted




numpy

numpy.searchsorted

numpy.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None) [source]

आदेशों को बनाए रखने के लिए तत्वों को सम्मिलित किया जाना चाहिए, जहां सूचकांकों का पता लगाएं।

सूचकांकों को एक क्रमबद्ध सरणी में खोजें जैसे कि, यदि v के संगत तत्वों को सूचकांकों से पहले डाला जाता है, तो a के क्रम को संरक्षित किया जाएगा।

पैरामीटर:

a : 1-D array_like

इनपुट सरणी यदि sorter कोई नहीं है, तो इसे आरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाना चाहिए, अन्यथा sorter को सूचक का एक सरणी होना चाहिए जो इसे सॉर्ट करता है।

v : array_like

मान a में डालने के लिए।

पक्ष : {'बाएं', 'सही'}, वैकल्पिक

यदि 'छोड़ दिया' पाया जाता है, तो पहले उपयुक्त स्थान का सूचकांक दिया जाता है। यदि 'सही' है, तो ऐसे अंतिम सूचकांक को लौटाएं। यदि कोई उपयुक्त सूचकांक नहीं है, तो 0 या N (जहां N की लंबाई a ) या तो वापस लौटें।

सॉर्टर : 1-डी array_like, वैकल्पिक

पूर्णांक सूचकांकों का वैकल्पिक सरणी जो सरणी को आरोही क्रम में क्रमबद्ध करता है। वे आम तौर पर argsort का परिणाम हैं।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यह दिखाता है:

सूचकांकों : ints की सरणी

सम्मिलन अंक की सरणी v के समान आकार के साथ।

यह भी देखें

sort
किसी सरणी की सॉर्ट की गई प्रति लौटाएं।
histogram
1-डी डेटा से हिस्टोग्राम का उत्पादन करें।

टिप्पणियाँ

बाइनरी खोज का उपयोग आवश्यक सम्मिलन बिंदुओं को खोजने के लिए किया जाता है।

NumPy के रूप में 1.4.0 searchsorted मूल्यों वाले वास्तविक / जटिल सरणियों के साथ searchsorted कार्य करता है। बढ़ा हुआ क्रम क्रम क्रमबद्ध रूप में प्रलेखित है।

उदाहरण

>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3)
2
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3, side='right')
3
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], [-10, 10, 2, 3])
array([0, 5, 1, 2])