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
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。
其他回答
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]
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。
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])
Use:
from operator import itemgetter
from heapq import nlargest
result = nlargest(N, enumerate(your_list), itemgetter(1))
现在,结果列表将包含N个元组(index, value),其中value是最大的。