可以使用翻转命令numpy.flipud()或numpy.fliplr()在使用argsort命令排序后按降序获取索引。那是我通常做的事。

您可以创建数组的副本，然后将每个元素与-1相乘。 结果，前面最大的元素会变成最小的元素。 副本中最小的n个元素的折号就是原始文件中最大的n个元素。

就像Python一样，[::-1]颠倒argsort()返回的数组，[:n]给出最后n个元素:

>>> avgDists=np.array([1, 8, 6, 9, 4])
>>> n=3
>>> ids = avgDists.argsort()[::-1][:n]
>>> ids
array([3, 1, 2])

这个方法的优点是ids是avgdist的一个视图:

>>> ids.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

('OWNDATA'为False表示这是一个视图，而不是一个副本)

另一种方法是:

(-avgDists).argsort()[:n]

问题是这种工作方式是为数组中的每个元素创建负数:

>>> (-avgDists)
array([-1, -8, -6, -9, -4])

ANd创建一个副本来这样做:

>>> (-avgDists_n).flags['OWNDATA']
True

所以如果你用这个很小的数据集计算每一个时间:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('(-avgDists).argsort()[:3]', setup="from __main__ import avgDists")
4.2879798610229045
>>> timeit.timeit('avgDists.argsort()[::-1][:3]', setup="from __main__ import avgDists")
2.8372560259886086

view方法基本上更快(并且使用1/2的内存…)

一种优雅的方式可以如下-

ids = np.flip(np.argsort(avgDists))

这将给出按降序排序的元素索引。 现在你可以使用常规切片…

top_n = ids[:n]

而不是用np。Argsort你可以用np。Argpartition -如果你只需要最低/最高n个元素的索引。

这并不需要对整个数组进行排序，只需要对你需要的部分进行排序，但请注意“分区内的顺序”是未定义的，所以虽然它给出了正确的索引，但它们的顺序可能并不正确:

>>> avgDists = [1, 8, 6, 9, 4]
>>> np.array(avgDists).argpartition(2)[:2]  # indices of lowest 2 items
array([0, 4], dtype=int64)

>>> np.array(avgDists).argpartition(-2)[-2:]  # indices of highest 2 items
array([1, 3], dtype=int64)

可以使用翻转命令numpy.flipud()或numpy.fliplr()在使用argsort命令排序后按降序获取索引。那是我通常做的事。