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
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))
其他回答
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])
我认为最省时的方法是手动遍历数组并保持k-size的min-heap,正如其他人所提到的那样。
我还想出了一个蛮力方法:
top_k_index_list = [ ]
for i in range(k):
top_k_index_list.append(np.argmax(my_array))
my_array[top_k_index_list[-1]] = -float('inf')
在使用argmax获取其索引后,将最大的元素设置为一个较大的负值。然后argmax的下一次调用将返回第二大的元素。 您可以记录这些元素的原始值,并在需要时恢复它们。
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。
如果你不关心第k大元素的顺序,你可以使用argpartition,它应该比通过argsort进行完整排序执行得更好。
K = 4 # We want the indices of the four largest values
a = np.array([0, 8, 0, 4, 5, 8, 8, 0, 4, 2])
np.argpartition(a,-K)[-K:]
array([4, 1, 5, 6])
这个问题值得肯定。
我运行了一些测试,看起来随着数组的大小和K值的增加,argpartition的性能优于argsort。
当top_k<<axis_length时,它优于argsort。
import numpy as np
def get_sorted_top_k(array, top_k=1, axis=-1, reverse=False):
if reverse:
axis_length = array.shape[axis]
partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=-top_k, axis=axis),
range(axis_length - top_k, axis_length), axis)
else:
partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=top_k, axis=axis), range(0, top_k), axis)
top_scores = np.take_along_axis(array, partition_index, axis)
# resort partition
sorted_index = np.argsort(top_scores, axis=axis)
if reverse:
sorted_index = np.flip(sorted_index, axis=axis)
top_sorted_scores = np.take_along_axis(top_scores, sorted_index, axis)
top_sorted_indexes = np.take_along_axis(partition_index, sorted_index, axis)
return top_sorted_scores, top_sorted_indexes
if __name__ == "__main__":
import time
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
x = np.random.rand(10, 128)
y = np.random.rand(1000000, 128)
z = cosine_similarity(x, y)
start_time = time.time()
sorted_index_1 = get_sorted_top_k(z, top_k=3, axis=1, reverse=True)[1]
print(time.time() - start_time)