我尝试使用numpy.argpartition从数组中获取n最小值。但是，我不能保证数组中至少有n值。如果少于n值，我只需要整个数组。
目前，我通过检查数组大小来处理这个问题，但是我觉得我缺少了一个可以避免这种分支检查的本地numpy方法。

if np.size(arr) < N: 
    return arr 
else:
    return arr[np.argpartition(arr, N)][:N]

最小可重现示例：

import numpy as np

#Find the 4 smallest values in the array
#Arrays can be arbitrarily sized, as it's the result of finding all elements in a larger array
# that meet a threshold
small_arr = np.array([3,1,4])
large_arr = np.array([3,1,4,5,0,2])

#For large_arr, I can use np.argpartition just fine:
large_idx = np.argpartition(large_arr, 4)
#large_idx now contains array([4, 5, 1, 0, 2, 3])

#small_arr results in an indexing error doing the same thing:
small_idx = np.argpartition(small_arr, 4)
#ValueError: kth(=4) out of bounds (3)

我已经浏览了numpy文档中的截断、最大长度和其他类似的术语，但是没有出现我需要的东西。