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 版本在处理 NaN 条目方面与 NumPy 不同：具有负位集的 NaN 将被排序到数组的开头。

参数:

• a (ArrayLike) – 要进行分区的数组。

• 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；默认值为 -1。

返回值:

在沿 axis 的 kth 值处对 a 进行分区的索引。 kth 之前的条目是小于 take(a, kth, axis) 的值的索引，kth 之后的条目是大于 take(a, kth, axis) 的值的索引

返回类型:

数组

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 之前的所有索引的值都小于枢轴值，kth 之后的所有索引的值都大于枢轴值

>>> 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且取决于实现。