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
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
其他回答
如果你不关心第k大元素的顺序,你可以使用argpartition,它应该比通过argsort进行完整排序执行得更好。
K = 4 # We want the indices of the four largest values
a = np.array([0, 8, 0, 4, 5, 8, 8, 0, 4, 2])
np.argpartition(a,-K)[-K:]
array([4, 1, 5, 6])
这个问题值得肯定。
我运行了一些测试,看起来随着数组的大小和K值的增加,argpartition的性能优于argsort。
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。
简单的:
idx = (-arr).argsort()[:n]
其中n为最大值的个数。
较新的NumPy版本(1.8及以上)有一个名为argpartition的函数。要得到四个最大元素的索引,请执行以下操作
>>> a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> a
array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> ind = np.argpartition(a, -4)[-4:]
>>> ind
array([1, 5, 8, 0])
>>> top4 = a[ind]
>>> top4
array([4, 9, 6, 9])
与argsort不同,这个函数在最坏的情况下以线性时间运行,但返回的索引没有排序,这可以从求值a[ind]的结果中看出。如果你也需要,那就把它们分类:
>>> ind[np.argsort(a[ind])]
array([1, 8, 5, 0])
以这种方式获得排在前k位的元素需要O(n + k log k)时间。
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]