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
方法np。Argpartition只返回k个最大的索引,执行局部排序,比np快。当数组相当大时,Argsort(执行完全排序)。但是返回的索引不是升序或降序。让我们举个例子:
我们可以看到如果你想要一个严格的升序前k个指标,np。Argpartition不会返回你想要的。
除了在np后手动进行排序。argpartition,我的解决方案是使用PyTorch, torch。topk,一个神经网络构建工具,提供numpy类api,同时支持CPU和GPU。它和NumPy的MKL一样快,如果你需要大型矩阵/向量计算,它还提供了GPU的提升。
严格的上升/下降上k指数代码将是:
注意那个火炬。topk接受一个torch张量,并返回torch. tensor类型的topk值和topk索引。与np、torch类似。Topk还接受轴参数,以便处理多维数组/张量。
其他回答
Use:
def max_indices(arr, k):
'''
Returns the indices of the k first largest elements of arr
(in descending order in values)
'''
assert k <= arr.size, 'k should be smaller or equal to the array size'
arr_ = arr.astype(float) # make a copy of arr
max_idxs = []
for _ in range(k):
max_element = np.max(arr_)
if np.isinf(max_element):
break
else:
idx = np.where(arr_ == max_element)
max_idxs.append(idx)
arr_[idx] = -np.inf
return max_idxs
它也适用于2D数组。例如,
In [0]: A = np.array([[ 0.51845014, 0.72528114],
[ 0.88421561, 0.18798661],
[ 0.89832036, 0.19448609],
[ 0.89832036, 0.19448609]])
In [1]: max_indices(A, 8)
Out[1]:
[(array([2, 3], dtype=int64), array([0, 0], dtype=int64)),
(array([1], dtype=int64), array([0], dtype=int64)),
(array([0], dtype=int64), array([1], dtype=int64)),
(array([0], dtype=int64), array([0], dtype=int64)),
(array([2, 3], dtype=int64), array([1, 1], dtype=int64)),
(array([1], dtype=int64), array([1], dtype=int64))]
In [2]: A[max_indices(A, 8)[0]][0]
Out[2]: array([ 0.89832036])
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。
较新的NumPy版本(1.8及以上)有一个名为argpartition的函数。要得到四个最大元素的索引,请执行以下操作
>>> a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> a
array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> ind = np.argpartition(a, -4)[-4:]
>>> ind
array([1, 5, 8, 0])
>>> top4 = a[ind]
>>> top4
array([4, 9, 6, 9])
与argsort不同,这个函数在最坏的情况下以线性时间运行,但返回的索引没有排序,这可以从求值a[ind]的结果中看出。如果你也需要,那就把它们分类:
>>> ind[np.argsort(a[ind])]
array([1, 8, 5, 0])
以这种方式获得排在前k位的元素需要O(n + k log k)时间。
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))
这将比完整排序更快,这取决于原始数组的大小和选择的大小:
>>> A = np.random.randint(0,10,10)
>>> A
array([5, 1, 5, 5, 2, 3, 2, 4, 1, 0])
>>> B = np.zeros(3, int)
>>> for i in xrange(3):
... idx = np.argmax(A)
... B[i]=idx; A[idx]=0 #something smaller than A.min()
...
>>> B
array([0, 2, 3])
当然,这涉及到对原始数组的篡改。你可以修复(如果需要)通过复制或替换回原始值. ...对你的用例来说,哪个更便宜。