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。

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。

比较了编码的便捷性和速度

速度对我的需求很重要，所以我测试了这个问题的三个答案。

根据我的具体情况，对这三个答案中的代码进行了修改。

然后我比较了每种方法的速度。

编码智慧:

NPE的回答是最优雅的，也足够快地满足我的需求。 Fred foo的回答需要最多的重构来满足我的需求，但却是最快的。我选择了这个答案，因为尽管它需要更多的工作，但它并不太糟糕，并且具有显著的速度优势。 Off99555的回答是最优雅的，但也是最慢的。

测试和比较的完整代码

import numpy as np
import time
import random
import sys
from operator import itemgetter
from heapq import nlargest

''' Fake Data Setup '''
a1 = list(range(1000000))
random.shuffle(a1)
a1 = np.array(a1)

''' ################################################ '''
''' NPE's Answer Modified A Bit For My Case '''
t0 = time.time()
indices = np.flip(np.argsort(a1))[:5]
results = []
for index in indices:
    results.append((index, a1[index]))
t1 = time.time()
print("NPE's Answer:")
print(results)
print(t1 - t0)
print()

''' Fred Foos Answer Modified A Bit For My Case'''
t0 = time.time()
indices = np.argpartition(a1, -6)[-5:]
results = []
for index in indices:
    results.append((a1[index], index))
results.sort(reverse=True)
results = [(b, a) for a, b in results]
t1 = time.time()
print("Fred Foo's Answer:")
print(results)
print(t1 - t0)
print()

''' off99555's Answer - No Modification Needed For My Needs '''
t0 = time.time()
result = nlargest(5, enumerate(a1), itemgetter(1))
t1 = time.time()
print("off99555's Answer:")
print(result)
print(t1 - t0)

输出速度报告

肺水肿的回答是:

[(631934, 999999), (788104, 999998), (413003, 999997), (536514, 999996), (81029, 999995)]
0.1349949836730957

Fred Foo的回答:

[(631934, 999999), (788104, 999998), (413003, 999997), (536514, 999996), (81029, 999995)]
0.011161565780639648

off99555的回答是:

[(631934, 999999), (788104, 999998), (413003, 999997), (536514, 999996), (81029, 999995)]
0.439760684967041

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]

我认为最省时的方法是手动遍历数组并保持k-size的min-heap，正如其他人所提到的那样。

我还想出了一个蛮力方法:

top_k_index_list = [ ]
for i in range(k):
    top_k_index_list.append(np.argmax(my_array))
    my_array[top_k_index_list[-1]] = -float('inf')

在使用argmax获取其索引后，将最大的元素设置为一个较大的负值。然后argmax的下一次调用将返回第二大的元素。 您可以记录这些元素的原始值，并在需要时恢复它们。