简单的:

idx = (-arr).argsort()[:n]

其中n为最大值的个数。

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。

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。

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。

简单的:

idx = (-arr).argsort()[:n]

其中n为最大值的个数。

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]