jax.numpy.argpartition#

jax.numpy.argpartition(a, kth, axis=-1)[源代码]#

返回部分排序数组的索引。

JAX 实现的 numpy.argpartition()。JAX 版本与 NumPy 在 NaN 条目的处理上有所不同：负位已设置的 NaN 将排序到数组的开头。

参数:

• a (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 要分区的数组。

• kth (int) – 用于分区数组的静态整数索引。

• axis (int) – 沿其分区数组的静态整数轴；默认为 -1。

返回:

索引，它沿 axis 在第 kth 值处分区 a。 kth 之前的条目是值小于 take(a, kth, axis) 的索引，kth 之后的条目是值大于 take(a, kth, axis) 的索引

返回类型:

Array

注意

JAX 版本要求 kth 参数是静态整数而不是通用数组。这是通过两次调用 jax.lax.top_k() 实现的。如果您只访问输出的顶部或底部 k 个值，则直接调用 jax.lax.top_k() 可能会更有效。

另请参阅

• jax.numpy.partition()：直接部分排序

• jax.numpy.argsort()：完全间接排序

• jax.lax.top_k()：直接查找前 k 个条目

• jax.lax.approx_max_k()：计算近似前 k 个条目

• jax.lax.approx_min_k()：计算近似后 k 个条目

示例

>>> x = jnp.array([6, 8, 4, 3, 1, 9, 7, 5, 2, 3])
>>> kth = 4
>>> idx = jnp.argpartition(x, kth)
>>> idx
Array([4, 8, 3, 9, 2, 0, 1, 5, 6, 7], dtype=int32)

结果是部分排序输入的索引序列。 kth 之前的所有索引都是值小于枢轴值的索引，kth 之后的所有索引都是值大于枢轴值的索引

>>> x_partitioned = x[idx]
>>> smallest_values = x_partitioned[:kth]
>>> pivot_value = x_partitioned[kth]
>>> largest_values = x_partitioned[kth + 1:]
>>> print(smallest_values, pivot_value, largest_values)
[1 2 3 3] 4 [6 8 9 7 5]

请注意，在 smallest_values 和 largest_values 之间，返回的顺序是任意的并且依赖于实现的。