Numpy recarray.argpartition () funzione | Python

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Gli array di record ti consentono di accedere ai campi come elementi di un array utilizzando arr.a e arr.b numpy.recarray.argpartition () restituisce gli indici che numpy.recarray.argpartition() questo array.

Sintassi: numpy.recarray.argpartition (kth, axis = -1, kind = ’introselect’, order = None) < /p>

Parametri:
kth: [int o sequenza di ints] Indice dell’elemento in base al quale partizionare.
asse: [int o Nessuno] Asse lungo il quale eseguire l’ordinamento. Se None, l’array viene appiattito prima dell’ordinamento. Il valore predefinito è -1, che ordina lungo l’ultimo asse.
tipo: Algoritmo di selezione. L’impostazione predefinita è ’introselect’.
order: [str o list of str] Quando arr è un array con campi definiti, questo argomento specifica quali campi confrontare per primo, secondo, ecc.

Ritorno: [index_array, ndarray] Matrice di indici che partizionano arr lungo l’asse specificato.

Codice n. 1:

# Programma Python che spiega
# metodo numpy.recarray.argpartition ()


# importa numy come un secchione

import numpy as geek


# crea un input array con due campi diversi

in_arr = geek.array ([[( 5.0 , 2 ), ( 3.0 , - 4 ) , ( 6.0 , 9 )],

[( 9.0 , 1 ), ( 5.0 , 4 ), ( - 12.0 , - 7 )]],

dtype = [( ’ a’ , float ), ( ’b’ , int )])

print ( "Matrice di input:" , in_arr)


# convertilo in un array di post,
# using arr.view (np.recarray)

rec_arr = in_arr.view (geek.recarray)

print ( "Record array of float:" , rec_arr.a)

print ( "Record array di int:" , rec_arr.b)


# usando i metodi recarray.argpartition
# posiziona un array di post lungo l’asse 1

out_arr = geek.recarray.argpartition (rec_arr .a, kth = 1 , asse = 1 )

print ( " Emette indici di array partizionati lungo l’asse 1 : " , out_arr)


# usando i metodi recarray.argpartition
# su un array di int record lungo l’asse 0

out_arr = geek.recarray.argpartition (rec_arr.b, kth = 1 , asse = 0 )

print ( "Emetti l’array di indici di array partizionato lungo l’asse 0:" , out_arr)

Output:

 Array di input: [[ (5.0, 2) (3.0, -4) (6.0, 9)] [(9.0, 1) (5.0, 4) (-12.0, -7)]] Matrice di record di float: [[5. 3. 6. ] [9. 5. -12.]] array di record di int: [[2 -4 9] [1 4 -7]] output di indici di array partizionati lungo l’asse 1: [[1 0 2] [2 1 0]] indici di output di array partizionati array lungo l’asse 0: [[1 0 1] [0 1 0]] 

Codice n. 2:

Applichiamo numpy.recarray.argpartition () all’intero array per i record.

# Programma Python che spiega
# metodo numpy.recarray.argpartition()


# import numy as a geek

import numpy as secchione


# crea un array di input con due campi diversi

in_arr = geek.array ([[( code> 5.0 , 2 ) , ( 3.0 , 4 ), ( 6.0 , - 7 )],

[( 9.0 , 1 ), ( 6.0 , 4 ), ( - 2.0 , - 7 )]],

dtype = [( ’a’ , float ), ( ’b’ , int )])

print ( "Matrice di input:" , in_arr)


# convertilo in array di post,
# using arr.view (np.recarray)

rec_arr = in_arr.view (geek.recarray)


# metodi dell’applicazione recarray.argpartition per scrivere un array

< p> out_arr = geek.recarray.argpartition (rec_arr, kth < codice classe ="parola chiave "> = 2 )

< p> print ( " Matrice di output: " , out_arr)

Output:

 Array di input: [[( 5.0, 2) (3.0, 4) (6.0 , -7)] [(9.0, 1) (6.0, 4) (-2.0, -7)]] Matrice di output: [[1 0 2] [2 1 0] ] 

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