jax.numpy.partition

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

返回数组的部分排序副本。

JAX 实现的 numpy.partition()。JAX 版本在处理 NaN 条目时与 NumPy 有所不同：设置了负位的 NaN 会被排序到数组的开头。

参数:

• a (ArrayLike) – 要分区的数组。

• kth (int) – 静态整数索引，用于对数组进行分区。

• axis (int) – 静态整数轴，用于对数组进行分区；默认值为 -1。

返回:

a 在 axis 方向上按 kth 值分区后的副本。kth 之前的条目是小于 take(a, kth, axis) 的值，kth 之后的条目是大于 take(a, kth, axis) 的值的索引。

返回类型:

Array

备注

JAX 版本要求 kth 参数为静态整数，而不是通用数组。这是通过两次调用 jax.lax.top_k() 实现的。如果你只访问输出的前 k 个或后 k 个值，直接调用 jax.lax.top_k() 可能会更高效。

参见

• jax.numpy.sort(): 完全排序

• jax.numpy.argpartition(): 间接部分排序

• jax.lax.top_k(): 直接找到前 k 个条目

• jax.lax.approx_max_k(): 计算近似的前 k 个最大值

• jax.lax.approx_min_k(): 计算近似的最小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)

结果是输入的一个部分排序的副本。所有在 kth 之前的值都小于枢轴值，所有在 kth 之后的值都大于枢轴值：

>>> 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]

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