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
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]
其他回答
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。
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。
当top_k<<axis_length时,它优于argsort。
import numpy as np
def get_sorted_top_k(array, top_k=1, axis=-1, reverse=False):
if reverse:
axis_length = array.shape[axis]
partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=-top_k, axis=axis),
range(axis_length - top_k, axis_length), axis)
else:
partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=top_k, axis=axis), range(0, top_k), axis)
top_scores = np.take_along_axis(array, partition_index, axis)
# resort partition
sorted_index = np.argsort(top_scores, axis=axis)
if reverse:
sorted_index = np.flip(sorted_index, axis=axis)
top_sorted_scores = np.take_along_axis(top_scores, sorted_index, axis)
top_sorted_indexes = np.take_along_axis(partition_index, sorted_index, axis)
return top_sorted_scores, top_sorted_indexes
if __name__ == "__main__":
import time
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
x = np.random.rand(10, 128)
y = np.random.rand(1000000, 128)
z = cosine_similarity(x, y)
start_time = time.time()
sorted_index_1 = get_sorted_top_k(z, top_k=3, axis=1, reverse=True)[1]
print(time.time() - start_time)
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。
简单的:
idx = (-arr).argsort()[:n]
其中n为最大值的个数。