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嗨，我有一个包含 X 个值的数组，我想找到十个最小值的索引。在此链接中，他们有效地计算了最大值，如何在 numpy 数组中获取 N 个最大值的索引？ 但是我还不能对链接发表评论，所以我不得不重新发布这个问题。

我不确定我需要更改哪些指标才能达到最小值而不是最大值。这是他们的代码

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

In [3]: arr.argsort()[-3:][::-1]
Out[3]: array([4, 3, 1])
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5 回答 5

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如果你打电话

arr.argsort()[:3]

它将为您提供 3 个最小元素的索引。

array([0, 2, 1], dtype=int64)

所以，对于n，你应该打电话

arr.argsort()[:n]
于 2013-05-29T15:28:12.413 回答
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自从发布此问题以来，numpy 已更新为包含使用argpartition. 它首先包含在 Numpy 1.8 中。

以snarly 的回答为灵感，我们可以快速找到k=3最小的元素：

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

In [3]: k = 3

In [4]: ind = np.argpartition(arr, k)[:k]

In [5]: ind
Out[5]: array([0, 2, 1])

In [6]: arr[ind]
Out[6]: array([1, 2, 3])

这将在 O(n) 时间内运行，因为它不需要进行完整排序。如果您需要对答案进行排序（注意：在这种情况下，输出数组是按排序顺序排列的，但不能保证），您可以对输出进行排序：

In [7]: sorted(arr[ind])
Out[7]: array([1, 2, 3])

这在 O(n + k log k) 上运行，因为排序发生在较小的输出列表上。

于 2016-03-08T19:26:18.907 回答
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我不保证这会更快，但更好的算法将依赖heapq.

import heapq
indices = heapq.nsmallest(10,np.nditer(arr),key=arr.__getitem__)

这应该在近似O(N)操作中起作用，而使用argsort会进行O(NlogN)操作。但是，另一个被推到高度优化的 C 中，所以它可能仍然表现更好。要确定，您需要对实际数据进行一些测试。

于 2013-05-29T15:31:24.867 回答
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只是不要反转排序结果。

In [164]: a = numpy.random.random(20)

In [165]: a
Out[165]: 
array([ 0.63261763,  0.01718228,  0.42679479,  0.04449562,  0.19160089,
        0.29653725,  0.93946388,  0.39915215,  0.56751034,  0.33210873,
        0.17521395,  0.49573607,  0.84587652,  0.73638224,  0.36303797,
        0.2150837 ,  0.51665416,  0.47111993,  0.79984964,  0.89231776])

排序：

In [166]: a.argsort()
Out[166]: 
array([ 1,  3, 10,  4, 15,  5,  9, 14,  7,  2, 17, 11, 16,  8,  0, 13, 18,
       12, 19,  6])

前十名： 

In [168]: a.argsort()[:10]
Out[168]: array([ 1,  3, 10,  4, 15,  5,  9, 14,  7,  2])
于 2013-05-29T15:33:00.553 回答
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split_list这段代码保存了in的最大元素的 20 个索引Twenty_Maximum：

Twenty_Maximum = split_list.argsort()[-20:]

针对此代码保存 20 的最小元素索引split_listin Twenty_Minimum：

Twenty_Minimum = split_list.argsort()[:20]
于 2019-11-11T22:35:03.473 回答