numpy 笔记 partition和

**NumPy 笔记**

**第6 章: 分区和索引**

在 NumPy 中，分区（partition）和索引是两个非常重要的概念，它们可以帮助我们高效地操作数组。

###6.1 分区分区是指将一个数组按照某种规则划分成多个子数组。NumPy 提供了 `np.partition` 函数来实现这一点。

####例子：

import numpy as np# 创建一个示例数组arr = np.array([3,1,4,1,5,9,2])

# 使用 np.partition 将数组按升序分区print(np.partition(arr,0)) # [1123459]

在这个例子中，我们使用 `np.partition` 函数将数组按升序分区。结果是，所有小于或等于3 的元素都排在了前面。

#### 分区的参数：

* `arr`: 需要进行分区的 NumPy 数组。
* `kth`: 指定分区后的第 k 个元素（从0 开始计数）。如果省略此参数，则会将数组按升序或降序分区。

###6.2 索引索引是指在一个数组中查找特定的值，并返回其位置。NumPy 提供了 `np.argmin` 和 `np.argmax` 函数来实现这一点。

####例子：

import numpy as np# 创建一个示例数组arr = np.array([3,1,4,1,5,9,2])

# 使用 np.argmin 找到最小值的索引print(np.argmin(arr)) #1# 使用 np.argmax 找到最大值的索引print(np.argmax(arr)) #5

在这个例子中，我们使用 `np.argmin` 和 `np.argmax` 函数分别找到数组中的最小值和最大值的索引。

#### 索引函数：

* `np.argmin`: 返回数组中最小值的索引。
* `np.argmax`: 返回数组中最大值的索引。

###6.3 分区和索引的应用分区和索引在实际应用中非常重要。例如，在数据分析中，我们经常需要找到数据中的极值（如最大值或最小值），或者将数据按照某种规则划分成多个子集。

####例子：

import numpy as np# 创建一个示例数组arr = np.array([3,1,4,1,5,9,2])

# 使用 np.partition 将数组按升序分区print(np.partition(arr,0)) # [1123459]

# 使用 np.argmin 找到最小值的索引print(np.argmin(arr)) #1# 使用 np.argmax 找到最大值的索引print(np.argmax(arr)) #5

在这个例子中，我们使用 `np.partition` 将数组按升序分区，找到最小值和最大值的索引。

### 总结本章我们学习了 NumPy 中的分区和索引。分区是指将一个数组按照某种规则划分成多个子数组，而索引是指在一个数组中查找特定的值，并返回其位置。NumPy 提供了 `np.partition`、`np.argmin` 和 `np.argmax` 函数来实现这一点。在实际应用中，分区和索引非常重要，可以帮助我们高效地操作数据。

### 练习1. 使用 `np.partition` 将一个数组按降序分区。
2. 使用 `np.argmin` 找到一个数组中的最小值的索引。
3. 使用 `np.argmax` 找到一个数组中的最大值的索引。

### 参考资料* NumPy 文档： />* Pandas 文档： />
### 后记本章我们学习了 NumPy 中的分区和索引。分区是指将一个数组按照某种规则划分成多个子数组，而索引是指在一个数组中查找特定的值，并返回其位置。NumPy 提供了 `np.partition`、`np.argmin` 和 `np.argmax` 函数来实现这一点。在实际应用中，分区和索引非常重要，可以帮助我们高效地操作数据。

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