在numpy数组中查找第n个最小元素

Question

我只需要找到1D中最小的第n个元素numpy.array。

例如：

a = np.array([90,10,30,40,80,70,20,50,60,0])

我想获得第五个最小的元素，所以我想要的输出是40。

我当前的解决方案是这样的：

result = np.max(np.partition(a, 5)[:5])

但是，找到5个最小的元素然后再选择最大的元素对我来说似乎很笨拙。有更好的方法吗？我是否缺少一个可以实现目标的功能？

有些问题的标题与此相似，但我没有看到任何答案。

编辑：

我本来应该提到它，但是性能对我来说很重要。因此，heapq虽然不错的解决方案对我来说不起作用。

import numpy as np
import heapq

def find_nth_smallest_old_way(a, n):
    return np.max(np.partition(a, n)[:n])

# Solution suggested by Jaime and HYRY    
def find_nth_smallest_proper_way(a, n):
    return np.partition(a, n-1)[n-1]

def find_nth_smallest_heapq(a, n):
    return heapq.nsmallest(n, a)[-1]
#    
n_iterations = 10000

a = np.arange(1000)
np.random.shuffle(a)

t1 = timeit('find_nth_smallest_old_way(a, 100)', 'from __main__ import find_nth_smallest_old_way, a', number = n_iterations)
print 'time taken using partition old_way: {}'.format(t1)    
t2 = timeit('find_nth_smallest_proper_way(a, 100)', 'from __main__ import find_nth_smallest_proper_way, a', number = n_iterations)
print 'time taken using partition proper way: {}'.format(t2) 
t3 = timeit('find_nth_smallest_heapq(a, 100)', 'from __main__ import find_nth_smallest_heapq, a', number = n_iterations)  
print 'time taken using heapq : {}'.format(t3)

结果：

time taken using partition old_way: 0.255564928055
time taken using partition proper way: 0.129678010941
time taken using heapq : 7.81094002724

Answer 1

除非我缺少任何东西，否则您要做的是：

>>> a = np.array([90,10,30,40,80,70,20,50,60,0])
>>> np.partition(a, 4)[4]
40

np.partition(a, k)会将at的第三k个最小元素放置a在中a[k]，将的值较小，将在中的值a[:k]较大a[k+1:]。唯一要注意的是，由于索引为0，因此第五个元素位于索引4。