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。

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])

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。

这里有一个更复杂的方法，如果第n个值有联系，则增加n:

>>>> def get_top_n_plus_ties(arr,n):
>>>>     sorted_args = np.argsort(-arr)
>>>>     thresh = arr[sorted_args[n]]
>>>>     n_ = np.sum(arr >= thresh)
>>>>     return sorted_args[:n_]
>>>> get_top_n_plus_ties(np.array([2,9,8,3,0,2,8,3,1,9,5]),3)
array([1, 9, 2, 6])

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]

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))