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
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
其他回答
简单的:
idx = (-arr).argsort()[:n]
其中n为最大值的个数。
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。
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。
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 ]])
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])