在Python中对2D数组进行部分argsort

我有一个KNN，我需要一个列表

下面是它现在在代码中的工作方式：

sorted_distance_indices = distances.argsort(axis=1)[:,:self.parameters['k']+1]

kplus_1_nearest_classes = self.trainingY[sorted_distance_indices]

...etc.

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我找到了这个答案，但我不知道如何为argsort任务调整“heapification”（我不知道如何在Python中进行语言互操作，所以我不知道如何手动执行heapsort alg）。

我想我已经找到了答案

运行：

sorted_distance_indices = np.argpartition(distances,self.parameters['k']+1,axis=1)[:,:self.parameters['k']+1]

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完成任务。打开一条更快的路

可能会有帮助。我知道这很旧，但是

np.argpartition

只将

k

th元素放在正确的位置。在此之前的所有内容都不能保证被排序，但距离小于

k

th元素