Numpy recarray.partition () funzione | Python

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numpy.recarray.partition() riordina gli elementi nell’array in modo tale che il valore dell’elemento nella k-esima posizione sia nella posizione in cui sarà nell’array ordinato. Tutti gli elementi più piccoli del k-esimo elemento si muovono davanti a quell’elemento e tutti quelli uguali o più grandi si muovono dietro di esso.

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

Parametri:
kth: [int o sequenza di ints] Indice dell’elemento per cui partizionare. Il valore dell’elemento kth sarà nella sua finale posizione ordinata e tutti gli elementi più piccoli verranno spostati prima di essa e tutti gli elementi uguali o maggiori dietro di essa.
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: [ndarray] Array partizionato dello stesso tipo e forma di arr.

Codice n. 1:

# Spiegazione del programma Python
# metodo numpy.recarray.partition ()


# importa numy come un secchione

< p> import insensibile come un secchione


# crea un array di input 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)

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

rec_arr = in_arr.view (geek. recarray)

print ( "Matrice record di float:" , rec_arr.a)

print ( "Matrice di record di int:" , rec_arr.b)


# usando i metodi recarray.partition
# float array di record

rec_arr.a.partition (kth = 3 )

print ( "Output array float partizionato:" , rec_arr.a)


# applicazione dei metodi recarray.partition
# in un array di record int

rec_arr.b.partition (kth = 4 )

print ( " Output int array partizionato: " , rec_arr.b)

Output:

 Input ar raggio: [(5., 2) (3. , -4) (6., 9) (9., 1) (5., 4) (-12., -7)] Matrice di record di float: [5. 3. 6. 9. 5. -12. ] Record array di int: [2 -4 9 1 4 -7] Output array float partizionato: [5. -12. 3. 5. 9. 6.] Output int array partizionato: [1 -7 -4 2 4 9] 

Codice n. 2:

Stiamo applicando numpy.recarray.partition() all’intero array di voci.

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


# import numy as geek

import numpy as geek


# crea un array di input con due campi diversi

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

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

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

print ( " Array di input: " , in_arr)


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

rec_arr = in_arr.view (geek.recarray)


# utilizzo dei metodi recarray.partition per scrivere un array

rec_arr.partition (kth = 2 )

print ( "Matrice di output:" , rec_arr)

Output:

 Input array: [[(5.0, 2) (3.0, 4) (6.0, -7)] [ (9.0, 1) (6.0, 4 ) (-2,0, -7)]] Matrice di output: [[(3,0, 4) (5,0, 2) (6,0, -7)] [(-2,0, -7) ( 6,0, 4) (9,0, 1) ]] 

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