NumPy提出了一种通过np.argmax获取数组最大值索引的方法。
我想要一个类似的东西,但返回N个最大值的索引。
例如,如果我有一个数组[1,3,2,4,5],那么nargmax(array, n=3)将返回对应于元素[5,4,3]的下标[4,3,1]。
NumPy提出了一种通过np.argmax获取数组最大值索引的方法。
我想要一个类似的东西,但返回N个最大值的索引。
例如,如果我有一个数组[1,3,2,4,5],那么nargmax(array, n=3)将返回对应于元素[5,4,3]的下标[4,3,1]。
当前回答
Use:
>>> import heapq
>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1, 3, 2, 4, 5])
>>> heapq.nlargest(3, range(len(a)), a.take)
[4, 3, 1]
对于常规的Python列表:
>>> a = [1, 3, 2, 4, 5]
>>> heapq.nlargest(3, range(len(a)), a.__getitem__)
[4, 3, 1]
如果使用Python 2,请使用xrange而不是range。
来源:堆队列算法
其他回答
下面是查看最大元素及其位置的一个非常简单的方法。这里轴是定义域;对于2D情况,axis = 0表示列的最大数量,axis = 1表示行的最大数量。对于高维,这取决于你。
M = np.random.random((3, 4))
print(M)
print(M.max(axis=1), M.argmax(axis=1))
如果你碰巧在使用一个多维数组,那么你需要平展和解开索引:
def largest_indices(ary, n):
"""Returns the n largest indices from a numpy array."""
flat = ary.flatten()
indices = np.argpartition(flat, -n)[-n:]
indices = indices[np.argsort(-flat[indices])]
return np.unravel_index(indices, ary.shape)
例如:
>>> xs = np.sin(np.arange(9)).reshape((3, 3))
>>> xs
array([[ 0. , 0.84147098, 0.90929743],
[ 0.14112001, -0.7568025 , -0.95892427],
[-0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825]])
>>> largest_indices(xs, 3)
(array([2, 0, 0]), array([2, 2, 1]))
>>> xs[largest_indices(xs, 3)]
array([ 0.98935825, 0.90929743, 0.84147098])
我能想到的最简单的是:
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
>>> arr.argsort()[-3:][::-1]
array([4, 3, 1])
这涉及到一个完整的数组。我想知道numpy是否提供了一种内置的方法来进行部分排序;到目前为止我还没有找到。
如果这个解决方案太慢(特别是对于小n),那么可能值得考虑用Cython编写一些东西。
我发现最直观的方法是使用np.unique。
其思想是,唯一方法返回输入值的索引。然后根据最大唯一值和索引,重新创建原始值的位置。
multi_max = [1,1,2,2,4,0,0,4]
uniques, idx = np.unique(multi_max, return_inverse=True)
print np.squeeze(np.argwhere(idx == np.argmax(uniques)))
>> [4 7]
您可以简单地使用字典来查找numpy数组中的前k个值和下标。 例如,如果你想找到前2个最大值和索引
import numpy as np
nums = np.array([0.2, 0.3, 0.25, 0.15, 0.1])
def TopK(x, k):
a = dict([(i, j) for i, j in enumerate(x)])
sorted_a = dict(sorted(a.items(), key = lambda kv:kv[1], reverse=True))
indices = list(sorted_a.keys())[:k]
values = list(sorted_a.values())[:k]
return (indices, values)
print(f"Indices: {TopK(nums, k = 2)[0]}")
print(f"Values: {TopK(nums, k = 2)[1]}")
Indices: [1, 2]
Values: [0.3, 0.25]