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使用numpy.argpartition忽略NaNs

numpy.argpartition是NumPy库中的一个函数，用于在数组中进行分区操作并返回分区后元素的索引。

概念： numpy.argpartition函数可以将数组分成两部分，分区的标准是根据给定的k值，将数组中的元素分为前k个最小值和其余的部分。返回的结果是数组元素的索引，而不是实际的值。

分类： numpy.argpartition函数属于NumPy库中的排序和搜索函数。

优势：

快速：numpy.argpartition函数使用高效的算法实现，能够在较大的数据集上快速运行。
灵活性：函数允许指定分区的数量，可以根据不同的需求进行分区操作。
适用性：numpy.argpartition函数适用于处理包含NaN值的数组。

应用场景： numpy.argpartition函数在很多场景下都有用武之地，例如：

数据分析：可以使用numpy.argpartition函数找到数据集中的前k个最小值或最大值的索引，以便进行进一步的分析。
机器学习：在特征选择和降维等任务中，可以利用numpy.argpartition函数找到与目标变量相关性最强的特征或维度。

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