查找 NumPy 数组的 k 个最小值

在本文中，让我们看看如何从 NumPy 数组中找到第 k 个最小值。

例子：

Input: [1,3,5,2,4,6] 
k = 3

Output: [1,2,3] 

方法 1：使用 np.sort() 。

方法：

1. 创建一个 NumPy 数组。
2. 确定 k 的值。
3. 使用 sort() 方法按升序对数组进行排序。
4. 打印排序数组的前 k 个值。

Python3

# importing the modules
import numpy as np
  
# creating the array 
arr = np.array([23, 12, 1, 3, 4, 5, 6])
print("The Original Array Content")
print(arr)
  
# value of k
k = 4
  
# sorting the array
arr1 = np.sort(arr)
  
# k smallest number of array
print(k, "smallest elements of the array")
print(arr1[:k])

输出：

The Original Array Content
[23 12  1  3  4  5  6]
4 smallest elements of the array
[1 3 4 5]

方法 2：使用 np.argpartition()

方法：

1. 创建一个 NumPy 数组。
2. 确定 k 的值。
3. 使用 argpartition() 方法获取最小 k 个元素的索引。
4. 从 argpartition() 获得的数组中获取前 k 个值，并打印它们相对于原始数组的索引值。

Python3

# importing the module
import numpy as np
  
# creating the array 
arr = np.array([23, 12, 1, 3, 4, 5, 6])
print("The Original Array Content")
print(arr)
  
# value of k
k = 4
  
# using np.argpartition()
result = np.argpartition(arr, k)
  
# k smallest number of array
print(k, "smallest elements of the array")
print(arr[result[:k]])

输出：

The Original Array Content
[23 12  1  3  4  5  6]
4 smallest elements of the array
[4 3 1 5]