这段代码适用于numpy 2D矩阵数组:

mat = np.array([[1, 3], [2, 5]]) # numpy matrix
 
n = 2  # n
n_largest_mat = np.sort(mat, axis=None)[-n:] # n_largest 
tf_n_largest = np.zeros((2,2), dtype=bool) # all false matrix
for x in n_largest_mat: 
  tf_n_largest = (tf_n_largest) | (mat == x) # true-false  

n_largest_elems = mat[tf_n_largest] # true-false indexing 

这将产生一个true-false的n_maximum矩阵索引，也可以从矩阵数组中提取n_maximum元素

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]

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。

这段代码适用于numpy 2D矩阵数组:

mat = np.array([[1, 3], [2, 5]]) # numpy matrix
 
n = 2  # n
n_largest_mat = np.sort(mat, axis=None)[-n:] # n_largest 
tf_n_largest = np.zeros((2,2), dtype=bool) # all false matrix
for x in n_largest_mat: 
  tf_n_largest = (tf_n_largest) | (mat == x) # true-false  

n_largest_elems = mat[tf_n_largest] # true-false indexing 

这将产生一个true-false的n_maximum矩阵索引，也可以从矩阵数组中提取n_maximum元素

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。

使用argpartition的向量化2D实现:

k = 3
probas = np.array([
    [.6, .1, .15, .15],
    [.1, .6, .15, .15],
    [.3, .1, .6, 0],
])

k_indices = np.argpartition(-probas, k-1, axis=-1)[:, :k]

# adjust indices to apply in flat array
adjuster = np.arange(probas.shape[0]) * probas.shape[1]
adjuster = np.broadcast_to(adjuster[:, None], k_indices.shape)
k_indices_flat = k_indices + adjuster

k_values = probas.flatten()[k_indices_flat]

# k_indices:
# array([[0, 2, 3],
#        [1, 2, 3],
#        [2, 0, 1]])
# k_values:
# array([[0.6 , 0.15, 0.15],
#        [0.6 , 0.15, 0.15],
#       [0.6 , 0.3 , 0.1 ]])