En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)], donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr['a'] and arr['b'].
Las arrays de registros permiten acceder a los campos como miembros de la array, utilizando arr.a and arr.b. numpy.recarray.argpartition()La función devuelve los índices que dividirían esta array.
Sintaxis:
numpy.recarray.argpartition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)Parámetros:
kth: [int o secuencia de enteros] Índice del elemento por el que se va a particionar.
axis : [int o None] Eje a lo largo del cual ordenar. Si es Ninguno, la array se aplana antes de ordenar. El valor predeterminado es -1, que ordena a lo largo del último eje.
kind : Algoritmo de selección. El valor predeterminado es ‘introselect’.
orden: [str o lista de str] Cuando arr es una array con campos definidos, este argumento especifica qué campos comparar primero, segundo, etc.Devuelve: [index_array, ndarray] Array de índices que dividen arr a lo largo del eje especificado.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.argpartition() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
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 ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.argpartition methods
# to float record array along axis 1
out_arr = geek.recarray.argpartition(rec_arr.a, kth = 1, axis = 1)
print ("Output partitioned array indices along axis 1: ", out_arr)
# applying recarray.argpartition methods
# to int record array along axis 0
out_arr = geek.recarray.argpartition(rec_arr.b, kth = 1, axis = 0)
print ("Output partitioned array indices array along axis 0: ", out_arr)
Input array : [[(5.0, 2) (3.0, -4) (6.0, 9)] [(9.0, 1) (5.0, 4) (-12.0, -7)]] Record array of float: [[ 5. 3. 6.] [ 9. 5. -12.]] Record array of int: [[ 2 -4 9] [ 1 4 -7]] Output partitioned array indices along axis 1: [[1 0 2] [2 1 0]] Output partitioned array indices array along axis 0: [[1 0 1] [0 1 0]]
Código #2:
Estamos aplicando numpy.recarray.argpartition()a toda la array de registros.
# Python program explaining
# numpy.recarray.argpartition() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
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 ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
# applying recarray.argpartition methods to record array
out_arr = geek.recarray.argpartition(rec_arr, kth = 2)
print ("Output array : ", out_arr)
Input array : [[(5.0, 2) (3.0, 4) (6.0, -7)] [(9.0, 1) (6.0, 4) (-2.0, -7)]] Output array : [[1 0 2] [2 1 0]]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA