numpy.argpartition

`numpy.argpartition`是一个函数，它可以在不完全排序的情况下查找数组中最小的K个元素的索引。

具体来说，`numpy.argpartition`将数组分成两部分，左边的部分包含最小的K个元素，右边的部分包含其余元素，并返回左边部分的索引。这个函数的时间复杂度是O(n)，比完全排序的时间复杂度O(nlogn)要快得多。

函数的语法如下：

numpy.argpartition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)

其中，参数`a`是输入的数组，参数`kth`表示要查找的最小元素的个数或索引（如果是负数，则表示要查找的最大元素的个数或索引）。参数`axis`表示沿着哪个轴进行操作，参数`kind`表示选择的算法类型，参数`order`表示排序的顺序（默认为升序）。

下面是一个例子，演示如何使用`numpy.argpartition`函数：

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
k = 3

idx = np.argpartition(arr, k)[:k]
print(idx)  # 输出 [1 3 6]

这个例子中，`arr`是一个长度为11的数组，我们要找到其中最小的3个元素的索引。使用`numpy.argpartition`函数，我们可以得到前3个最小元素的索引，即1、3和6。注意，这些索引并没有按照大小排序。如果我们想要按照大小排序，可以再使用`numpy.argsort`函数来进行排序。