Numpy：比numpy.argmax/argmin更快的替代方案，因为后者速度比较慢

在本文中，我们将简要介绍如何比numpy.argmax/argmin更快地寻找数组中最大/最小值的替代方案。在numpy中，argmax和argmin函数非常常用，用于确定给定数组中最大/最小值的索引。但是，这两个函数的执行速度较慢，因此需要一些替代方案来提高代码的性能和效率。

阅读更多：Numpy 教程

前置知识

在介绍几种更快的方法之前，首先介绍一下基本的numpy知识。

numpy数组

numpy是Python中科学计算的基础库。numpy数组是由相同类型的元素块组成的表格，可以是任意维度的。例如，一个二维numpy数组可以看作是一个矩阵，其中每一行和每一列都是由相同类型的元素组成的。

import numpy as np
a1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a1)
>> [1 2 3 4 5]

a2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a2)
>> [[1 2 3]
    [4 5 6]]

numpy数组的索引

在numpy中，可以使用切片和索引操作来访问数组的元素。例如，可以通过指定数组的索引来访问单个元素。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[0])
>> 1

也可以使用切片操作来访问数组的一部分。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[1:4])
>> [2 3 4]

更快的替代方案

以下是几种比numpy.argmax/argmin更快的替代方案。

np.argpartition

np.argpartition函数是numpy中一个快速的查找最大值和最小值的函数。它的功能类似于argmax和argmin函数，但是它可以找到前K个最小/最大值的索引。

a = np.array([1, 5, 2, 6, 7, 3])
max_indexes = np.argpartition(-a, 2)[:2]
min_indexes = np.argpartition(a, 2)[:2]
print(max_indexes)  
print(min_indexes)
>> [4 3]  
>> [0 2]

np.argsort

np.argsort函数是numpy中另一个寻找最大/最小值的函数。它返回一个按照升序排列的索引数组，因此只需选取前K个索引即可获得最大/最小值。

a = np.array([1, 5, 2, 6, 7, 3])
max_indexes = np.argsort(-a)[:2]
min_indexes = np.argsort(a)[:2]
print(max_indexes)  
print(min_indexes)
>> [4 3]  
>> [0 2]

np.ndarray.flat

np.ndarray.flat属性是numpy中的一个迭代器，可以遍历多维数组中的所有元素。使用该属性可以实现更快的最大/最小值查找。

a = np.array([1, 5, 2, 6, 7, 3])
max_index = np.argmax(a)
min_index = np.argmin(a)
print(max_index)
print(min_index)
>> 4
>> 0

通过使用 np.ndarray.flat属性，还可以在多维数组中查找最大/最小值。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_index = np.argmax(a.flat)
min_index = np.argmin(a.flat)
print(max_index)
print(min_index)
>> 8
>> 0

总结

在本文中，我们介绍了numpy中寻找数组中最大/最小值的几种替代方案，包括np.argpartition、np.argsort、np.ndarray.flat等。这些方法都比numpy中的原生函数argmax和argmin更快，可以提高代码的性能和效率。但是，对于不同的数据和情况，选择不同的方法可能会产生不同的优化效果，因此需要根据实际情况进行选择。