jax.numpy.partition

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

返回数组的部分排序副本。

JAX 实现 numpy.partition()。JAX 版本与 NumPy 在处理 NaN 条目方面有所不同：设置了负位数的 NaN 会被排序到数组的开头。

参数:

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

• kth (int) – 用于划分数组的静态整数索引。

• axis (int) – 沿哪个静态整数轴对数组进行分区；默认为 -1。

返回:

沿 axis 在 kth 值处分区的 a 的副本。 kth 之前的值小于 take(a, kth, axis)，而 kth 之后的值的索引大于 take(a, kth, axis)

返回类型:

Array

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() 来实现的。如果您只访问输出的最高或最低 k 个值，直接调用 jax.lax.top_k() 可能会更有效。

另请参阅

• jax.numpy.sort()：完全排序

• jax.numpy.argpartition()：间接部分排序

• 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
>>> x_partitioned = jnp.partition(x, kth)
>>> x_partitioned
Array([1, 2, 3, 3, 4, 9, 8, 7, 6, 5], dtype=int32)

结果是输入的部分排序副本。 kth 之前的所有值都小于枢轴值，而 kth 之后的所有值都大于枢轴值

>>> 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 [9 8 7 6 5]

请注意，在 smallest_values 和 largest_values 之间，返回的顺序是任意的，并且取决于实现。