问题描述
我想了解 numpy 的 argpartition 函数。 我已使的示例尽可能基本。
import numpy as np
x = np.array([3, 4, 2, 1])
print("x: ", x)
a=np.argpartition(x, 3)
print("a: ", a)
print("x[a]:", x[a])
这是输出...
('x: ', array([3, 4, 2, 1]))
('a: ', array([2, 3, 0, 1]))
('x[a]:', array([2, 1, 3, 4]))
在 a=np.argpartition(x, 3) 行中，第 k 个元素不是最后一个元素（数字 1）吗？ 如果是数字 1，当 x 排序时 1 不应该成为第一个元素（元素 0）吗？
在 x[a] 中，为什么 2 是 1 的“前面”的第一个元素？
我缺少什么基本的东西？
1楼
对所做的更完整的答案是在的文档中，其中一个说：
创建一个数组的副本，其元素以这样一种方式重新排列，即第 k 个位置的元素的值位于它在排序数组中的位置。 所有小于第 k 个元素的元素都移动到这个元素之前，所有相等或更大的元素都移动到它后面。 两个分区中元素的顺序未定义。
因此，对于输入数组3, 4, 2, 1 ，排序后的数组将为1, 2, 3, 4 。
np.partition([3, 4, 2, 1], 3)将在第三个（即最后一个）元素中具有正确的值（即与排序数组相同）。
第三个元素的正确值是4 。
让我为k所有值展示这一点，以使其清楚：
-
np.partition([3, 4, 2, 1], 0)- [ 1 , 4, 2, 3] -
np.partition([3, 4, 2, 1], 1)- [1, 2 , 4, 3] -
np.partition([3, 4, 2, 1], 2)- [1, 2, 3 , 4] -
np.partition([3, 4, 2, 1], 3)- [2, 1, 3, 4 ]
换句话说：结果的第 k 个元素与排序数组的第 k 个元素相同。 k 之前的所有元素都小于或等于该元素。 它之后的所有元素都大于或等于它。
argpartition发生同样的情况，除了argpartition返回索引，然后可以将其用于形成相同的结果。
2楼
我记得我也很难弄清楚，也许文档写得不好，但这就是它的意思
当你做a=np.argpartition(x, 3)然后 x 以这样的方式排序，只有在第 k 个索引处的元素才会被排序（在我们的例子中 k=3）
因此，当您运行这段代码时，您基本上是在询问排序数组中第三个索引的值是多少。
因此输出是('x[a]:', array([2, 1, 3, 4]))其中只有元素 3 被排序。
正如文档所建议的，所有小于第 k 个元素的数字都在它之前（没有特定的顺序），因此你在 1 之前得到 2，因为它没有特定的顺序。
我希望这可以澄清它，如果您仍然感到困惑，请随时发表评论:)
3楼
与@Imtinan 类似，我为此苦苦挣扎。 我发现将函数分解为 arg 和分区很有用。
取以下数组：
array = np.array([9, 2, 7, 4, 6, 3, 8, 1, 5])
the corresponding indices are: [0,1,2,3,4,5,6,7,8] where 8th index = 5 and 0th = 9
如果我们执行np.partition(array, k=5) ，代码将采用第 5 个元素（不是索引），然后将其放入一个新数组中。
然后它将把那些元素 < 5th 元素放在它之前，然后把那些 > 5th 元素放在之后，就像这样：
pseudo output: [lower value elements, 5th element, higher value elements]
如果我们计算这个，我们会得到：
array([3, 5, 1, 4, 2, 6, 8, 7, 9])
这是有道理的，因为原始数组中的第 5 个元素 = 6，[1,2,3,4,5] 都小于 6，而 [7,8,9] 大于 6。注意元素是无序的.
然后np.argpartition()的 arg 部分更进一步，将元素交换为它们在原始数组中的相应索引。
所以如果我们这样做：
np.argpartition(array, 5)我们将得到：
array([5, 8, 7, 3, 1, 4, 6, 2, 0])
从上面看，原始数组有这个结构 [index=value] [0=9, 1=2, 2=7, 3=4, 4=6, 5=3, 6=8, 7=1, 8=5 ]
您可以将索引的值映射到输出，并且满足条件：
argpartition() = partition() ，像这样：
[索引形式] array([5, 8, 7, 3, 1, 4, 6, 2, 0]) 变为
[3, 5, 1, 4, 2, 6, 8, 7, 9]
这与np.partition(array)的输出相同，
array([3, 5, 1, 4, 2, 6, 8, 7, 9])
希望这是有道理的，这是我了解函数的 arg 部分的唯一方法。