Как получить индексы N максимальных значений в массиве NumPy?

Question

NumPy предлагает способ получить индекс максимального значения массива через np.argmax.

Мне бы хотелось сделать то же самое, но возвращать индексы максимальных значений N.

Например, если у меня есть массив, [1, 3, 2, 4, 5], function(array, n=3) вернет индексы [4, 3, 1], которые соответствуют элементам [5, 4, 3].

Answer 1

В более новых версиях NumPy (1.8 и выше) для этого предусмотрена функция argpartition.Чтобы получить индексы четырех самых больших элементов, выполните

>>> 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])
>>> a[ind]
array([4, 9, 6, 9])

В отличие от argsort, эта функция выполняется в худшем случае за линейное время, но возвращенные индексы не сортируются, как видно изрезультат оценки a[ind].Если вам это тоже нужно, отсортируйте их потом:

>>> ind[np.argsort(a[ind])]
array([1, 8, 5, 0])

Чтобы получить элементы top- k в отсортированном порядке, таким образом, потребуется O ( n + k log k ) время.

Answer 2

Самое простое, что я смог придумать, это:

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])

Это включает в себя полный вид массива. Интересно, если numpy предоставляет встроенный способ сделать частичную сортировку; до сих пор я не смог найти его.

Если это решение оказывается слишком медленным (особенно для небольших n), возможно, стоит взглянуть на кодирование чего-то в Cython .

Answer 3

Еще проще:

idx = (-arr).argsort()[:n]

, где n - количество максимальных значений.

Answer 4

Использование:

>>> import heapq
>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1, 3, 2, 4, 5])
>>> heapq.nlargest(3, range(len(a)), a.take)
[4, 3, 1]

Для обычных списков Python:

>>> a = [1, 3, 2, 4, 5]
>>> heapq.nlargest(3, range(len(a)), a.__getitem__)
[4, 3, 1]

Если вы используете Python 2, используйте xrange вместо range.

Источник: heapq - алгоритм очереди кучи

Answer 5

Если вы работаете с многомерным массивом, вам нужно сгладить и распутать индексы:

def largest_indices(ary, n):
    """Returns the n largest indices from a numpy array."""
    flat = ary.flatten()
    indices = np.argpartition(flat, -n)[-n:]
    indices = indices[np.argsort(-flat[indices])]
    return np.unravel_index(indices, ary.shape)

Например:

>>> xs = np.sin(np.arange(9)).reshape((3, 3))
>>> xs
array([[ 0.        ,  0.84147098,  0.90929743],
       [ 0.14112001, -0.7568025 , -0.95892427],
       [-0.2794155 ,  0.6569866 ,  0.98935825]])
>>> largest_indices(xs, 3)
(array([2, 0, 0]), array([2, 2, 1]))
>>> xs[largest_indices(xs, 3)]
array([ 0.98935825,  0.90929743,  0.84147098])

Answer 6

Если вас не волнует порядок K-го по величине элемента, вы можете использовать argpartition, который должен работать лучше, чем полная сортировка по argsort.

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])

Кредиты переходят на этот вопрос .

Я провел несколько тестов, и похоже, что argpartition превосходит argsort как размер массиваи значение К увеличится.

Answer 7

Для многомерных массивов вы можете использовать ключевое слово axis, чтобы применить разбиение вдоль ожидаемой оси.

# For a 2D array
indices = np.argpartition(arr, -N, axis=1)[:, -N:]

И для захвата элементов:

x = arr.shape[0]
arr[np.repeat(np.arange(x), N), indices.ravel()].reshape(x, N)

Нообратите внимание, что это не вернет отсортированный результат.В этом случае вы можете использовать np.argsort() вдоль намеченной оси:

indices = np.argsort(arr, axis=1)[:, -N:]

# Result
x = arr.shape[0]
arr[np.repeat(np.arange(x), N), indices.ravel()].reshape(x, N)

Вот пример:

In [42]: a = np.random.randint(0, 20, (10, 10))

In [44]: a
Out[44]:
array([[ 7, 11, 12,  0,  2,  3,  4, 10,  6, 10],
       [16, 16,  4,  3, 18,  5, 10,  4, 14,  9],
       [ 2,  9, 15, 12, 18,  3, 13, 11,  5, 10],
       [14,  0,  9, 11,  1,  4,  9, 19, 18, 12],
       [ 0, 10,  5, 15,  9, 18,  5,  2, 16, 19],
       [14, 19,  3, 11, 13, 11, 13, 11,  1, 14],
       [ 7, 15, 18,  6,  5, 13,  1,  7,  9, 19],
       [11, 17, 11, 16, 14,  3, 16,  1, 12, 19],
       [ 2,  4, 14,  8,  6,  9, 14,  9,  1,  5],
       [ 1, 10, 15,  0,  1,  9, 18,  2,  2, 12]])

In [45]: np.argpartition(a, np.argmin(a, axis=0))[:, 1:] # 1 is because the first item is the minimum one.
Out[45]:
array([[4, 5, 6, 8, 0, 7, 9, 1, 2],
       [2, 7, 5, 9, 6, 8, 1, 0, 4],
       [5, 8, 1, 9, 7, 3, 6, 2, 4],
       [4, 5, 2, 6, 3, 9, 0, 8, 7],
       [7, 2, 6, 4, 1, 3, 8, 5, 9],
       [2, 3, 5, 7, 6, 4, 0, 9, 1],
       [4, 3, 0, 7, 8, 5, 1, 2, 9],
       [5, 2, 0, 8, 4, 6, 3, 1, 9],
       [0, 1, 9, 4, 3, 7, 5, 2, 6],
       [0, 4, 7, 8, 5, 1, 9, 2, 6]])

In [46]: np.argpartition(a, np.argmin(a, axis=0))[:, -3:]
Out[46]:
array([[9, 1, 2],
       [1, 0, 4],
       [6, 2, 4],
       [0, 8, 7],
       [8, 5, 9],
       [0, 9, 1],
       [1, 2, 9],
       [3, 1, 9],
       [5, 2, 6],
       [9, 2, 6]])

In [89]: a[np.repeat(np.arange(x), 3), ind.ravel()].reshape(x, 3)
Out[89]:
array([[10, 11, 12],
       [16, 16, 18],
       [13, 15, 18],
       [14, 18, 19],
       [16, 18, 19],
       [14, 14, 19],
       [15, 18, 19],
       [16, 17, 19],
       [ 9, 14, 14],
       [12, 15, 18]])

Answer 8

Это будет быстрее, чем полная сортировка, в зависимости от размера вашего исходного массива и размера вашего выбора:

>>> 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])

Это, конечно, включает в себя вмешательство в ваш исходный массив. Что вы можете исправить (если нужно), сделав копию или заменив исходные значения. ... в зависимости от того, что дешевле для вашего варианта использования.

Answer 9

bottleneck имеет функцию частичной сортировки, если затраты на сортировку всего массива только для получения N самых больших значений слишком велики.этот модуль;Я только что гуглил numpy partial sort.

Answer 10

Использование:

def max_indices(arr, k):
    '''
    Returns the indices of the k first largest elements of arr
    (in descending order in values)
    '''
    assert k <= arr.size, 'k should be smaller or equal to the array size'
    arr_ = arr.astype(float)  # make a copy of arr
    max_idxs = []
    for _ in range(k):
        max_element = np.max(arr_)
        if np.isinf(max_element):
            break
        else:
            idx = np.where(arr_ == max_element)
        max_idxs.append(idx)
        arr_[idx] = -np.inf
    return max_idxs

Также работает с 2D-массивами. Например,

In [0]: A = np.array([[ 0.51845014,  0.72528114],
                     [ 0.88421561,  0.18798661],
                     [ 0.89832036,  0.19448609],
                     [ 0.89832036,  0.19448609]])
In [1]: max_indices(A, 8)
Out[1]:
    [(array([2, 3], dtype=int64), array([0, 0], dtype=int64)),
     (array([1], dtype=int64), array([0], dtype=int64)),
     (array([0], dtype=int64), array([1], dtype=int64)),
     (array([0], dtype=int64), array([0], dtype=int64)),
     (array([2, 3], dtype=int64), array([1, 1], dtype=int64)),
     (array([1], dtype=int64), array([1], dtype=int64))]

In [2]: A[max_indices(A, 8)[0]][0]
Out[2]: array([ 0.89832036])