numpy.searchsorted#
- numpy.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)[源代码]#
查找应在何处插入元素以维持顺序的索引.
查找已排序的数组 a 中的索引,以便如果在索引之前插入 v 中的相应元素,则 a 的顺序将被保留.
假设 a 已排序:
side
返回的索引 i 满足
left
a[i-1] < v <= a[i]right
a[i-1] <= v < a[i]- 参数:
- a一维类数组
输入数组.如果 sorter 为None,则它必须按升序排序,否则 sorter 必须是一个对其进行排序的索引数组.
- varray_like
要插入到 a 中的值.
- side{‘left’, ‘right’},可选
如果为“left”,则返回找到的第一个合适位置的索引. 如果为“right”,则返回最后一个此类索引. 如果没有合适的索引,则返回 0 或 N(其中 N 是 a 的长度).
- 排序器1-D 类数组,可选
可选的整数索引数组,用于将数组 a 排序为升序.它们通常是 argsort 的结果.
- 返回:
- indices整数或整数数组
与 v 形状相同的插入点数组,如果 v 是标量,则为整数.
注释
二分查找用于查找所需的插入点.
从 NumPy 1.4.0 开始,
searchsorted可以处理包含nan值的实数/复数数组.增强的排序顺序记录在sort中.此函数使用与内置 Python
bisect.bisect_left(side='left') 和bisect.bisect_right(side='right') 函数相同的算法,该算法也在 v 参数中进行了矢量化.示例
>>> import numpy as np >>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], 13) 2 >>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], 13, side='right') 3 >>> np.searchsorted([11,12,13,14,15], [-10, 20, 12, 13]) array([0, 5, 1, 2])
当使用 sorter 时,返回的索引指的是 a 的排序数组,而不是 a 本身:
>>> a = np.array([40, 10, 20, 30]) >>> sorter = np.argsort(a) >>> sorter array([1, 2, 3, 0]) # Indices that would sort the array 'a' >>> result = np.searchsorted(a, 25, sorter=sorter) >>> result 2 >>> a[sorter[result]] 30 # The element at index 2 of the sorted array is 30.