jax.numpy.argpartition

jax.numpy.argpartition(a, kth, axis=-1)

返回部分排序数组的索引。

numpy.argpartition() 的 JAX 实现。JAX 版本与 NumPy 在 NaN 条目的处理上有所不同：设置了负位（negative bit）的 NaN 将被排到数组的开头。

参数:

• a (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 要进行分区（partition）的数组。

• kth (int) – 用于对数组进行分区的静态整数索引。

• axis (int) – 用于对数组进行分区的静态整数轴；默认为 -1。

返回:

在 axis 轴上，根据 kth 值对 a 进行分区的索引。在 kth 之前的条目是小于 take(a, kth, axis) 值的索引，而在 kth 之后的条目是大于 take(a, kth, axis) 值的索引。

返回类型:

数组

注意

JAX 版本要求 kth 参数是一个静态整数，而不是一个通用数组。这是通过两次调用 jax.lax.top_k() 实现的。如果您只需要访问输出的顶部或底部 k 个值，则直接调用 jax.lax.top_k() 可能会更高效。

另请参阅

• jax.numpy.partition(): 直接部分排序

• jax.numpy.argsort(): 完整间接排序

• jax.lax.top_k(): 直接查找顶部 k 个条目

• jax.lax.approx_max_k(): 计算近似的顶部 k 个条目

• jax.lax.approx_min_k(): 计算近似的底部 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)

结果是一系列部分排序输入数组的索引。所有在 kth 之前的索引对应的值都小于枢轴值（pivot value），而所有在 kth 之后的索引对应的值都大于枢轴值。

>>> 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 中，返回的顺序是任意的，并取决于具体实现。