极客笔记Numpy argpartition 输出解读困难问题
在使用 Python 中的 Numpy 进行数组的排序和选择时，我们通常会使用到 argpartition 函数。argpartition 函数是 Numpy 数组排序与选择的一种高效的实现方式，可以返回数组中排序后某个位置的索引值。但是，有些情况下我们可能会发现，argpartition 的输出结果并不如我们预期的那样。本文将主要阐述Numpy的 argpartition 函数的使用方法和常见问题的解决。
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argpartition 在数组排序与选择中的应用
在使用 Numpy 进行矩阵或向量的排序和选择时，我们可以使用 sort 函数、argsort 函数、partition 函数以及 argpartition 函数等。其中，argsort 和 argpartition 用于返回对输入数组排序后某个位置的索引值。argsort 返回的是整个排好序的数组的索引值，而 argpartition 则返回的是输入数组排好序后某个位置的索引值。这两个函数的第二个参数都是表示排序的维度。
下面，我们通过一个例子来理解如何使用 argpartition 对数组进行排序。
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
# 返回前4大的值的索引
idx = np.argpartition(a, -4)[-4:]
print(a[idx]) # 输出结果为 [5 5 6 9]
上述代码中，我们生成了一个长度为10的数组，然后使用 argpartition 返回前4大值的索引。最后输出结果为数组中前4大的值，即 [5 5 6 9]，这个结果和我们预期的一致。
我们再通过一个例子来理解如何使用 argpartition 进行选择。
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
# 返回数组中大于3的值的索引
idx = np.argpartition(a, np.where(a > 3))[0]
print(a[idx]) # 输出结果为 4
上述代码中，我们生成了一个长度为10的数组，然后使用 argpartition 返回所有大于3的值的索引中最小的那个。最后输出结果为 4，这个结果和我们预期的一致。
在实际应用中，我们通常会结合 sort 函数和 argpartition 函数，来实现我们所需要的排序和选择效果。
argpartition 输出结果解读困难的问题
我们有时可能会遇到 argpartition 的输出结果和我们期望的不一致，进而导致问题的产生。那么，为什么会产生这样的问题呢？
首先，我们需要了解 argpartition 函数的运行原理。argpartition 函数先对数组进行部分排序，将选定的位置的值放在其实际位置上，而其他位置没有排序被放置在数组中。因此，argpartition 的返回结果可能相同，这是因为它返回的位置在部分排序后的值相同。
其次，我们需要注意在对多维数组进行排序时，按照规定的维度进行排序。如果未指定维度进行排序，则会默认按照最后一维进行排序。因此，在使用 argpartition 函数时，我们需要明确需要排序的维度。
接下来，我们通过一个例子来说明 argpartition 的输出结果可能会解读困难的情况。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
[3, 2, 1],
[2, 3, 1]])
idx = np.argpartition(a, 1, axis=0)
print(idx)
上述代码中，我们生成了一个二维数组 a，并使用 argpartition 对该数组进行排列。由于我们指定了按照第二列进行排序（即 axis=0），因此输出结果为：
array([[0, 1, 2],
[2, 0, 1],
[1, 2, 0]])
从输出结果来看，我们有些难以理解为什么 argpartition 返回的结果是这样的。为了更好地理解这个问题，我们可以将返回的结果转换成对应的值：
print(a[idx])
输出结果为：
array([[1, 2, 1],
[2, 2, 3],
[3, 3, 1]])
从输出结果来看，我们可以发现，返回的结果是指每行（或每列）排好序后对应的索引值，实际值并没有排好序。因此，如果我们想要获得对应的排序后的值，我们需要再通过类似 argsort 的方式来获得排好序的实际值。
总结
Numpy 的 argpartition 函数是一种高效的数组排序与选择方法，在实际应用中非常常用。但是，我们也需要注意 argpartition 输出结果的解读困难问题。通过了解 argpartition 函数的运行原理，以及在对多维数组进行排序时按照规定的维度进行排序等知识，我们可以更好地使用和解释 argpartition 函数。