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怎么获取numpy array前N个最大值

发布时间:2021-05-14 14:42:11 来源:亿速云 阅读:1054 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章给大家分享的是有关怎么获取numpy array前N个最大值的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

主要应用了argsort()函数,函数原型:

numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
'''
Returns the indices that would sort an array.
Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified by the kind keyword. It returns an array of indices of the same shape as a that index data along the given axis in sorted order.
'''
Parameters: 
a : array_like
Array to sort.
 
axis : int or None, optional
Axis along which to sort. The default is -1 (the last axis). If None, the flattened array is used.
 
kind : {‘quicksort', ‘mergesort', ‘heapsort', ‘stable'}, optional
Sorting algorithm.
 
order : str or list of str, optional
When a is an array with fields defined, this argument specifies which fields to compare first, second, etc. A single field can be specified as a string, and not all fields need be specified, but unspecified fields will still be used, in the order in which they come up in the dtype, to break ties.
 
Returns: 
index_array : ndarray, int
Array of indices that sort a along the specified axis. If a is one-dimensional, a[index_array] yields a sorted a. More generally, np.take_along_axis(a, index_array, axis=a) always yields the sorted a, irrespective of dimensionality.

示例:

import numpy as np
top_k=3
arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
top_k_idx=arr.argsort()[::-1][0:top_k]
print(top_k_idx)
#[4 3 1]

补充:python topN / topK 取 最大的N个数 或 最小的N个数

import numpy as np
a = np.array([1,4,3,5,2])
b = np.argsort(a)
print(b)

print结果[0 4 2 1 3]

说明a[0]最小,a[3]最大

a[0]<a[4]<a[2]<a[1]<a[3]

补充:利用Python获取数组或列表中最大的N个数及其索引

看代码吧~

import heapq
 
a=[43,5,65,4,5,8,87]
re1 = heapq.nlargest(3, a) #求最大的三个元素,并排序
re2 = map(a.index, heapq.nlargest(3, a)) #求最大的三个索引    nsmallest与nlargest相反,求最小
print(re1)
print(list(re2)) #因为re2由map()生成的不是list,直接print不出来,添加list()就行了

结果:

re1:[87, 65, 43]

re2:[6, 2, 0]

感谢各位的阅读!关于“怎么获取numpy array前N个最大值”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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