numpy argmax top n|极客笔记

numpy argmax top n

在数据分析和机器学习领域，经常需要找出数组或矩阵中最大值的位置，或者是前n个最大值的位置。Numpy库提供了一个非常有用的函数argmax，用于找出数组中最大元素的索引。但是，如果我们想要找出前n个最大值的位置，就需要一些额外的步骤。本文将详细介绍如何使用numpy来实现这一功能。

1. 使用numpy的argmax函数

首先，让我们回顾一下如何使用numpy的argmax函数。argmax函数返回的是数组中最大元素的索引。如果数组是多维的，你可以指定轴（axis）参数来找出每个子数组中最大元素的索引。

示例代码1：一维数组中使用argmax

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 7, 4])
index_of_max = np.argmax(arr)
print(index_of_max)  # 输出最大元素的索引

Output:

numpy argmax top n

示例代码2：二维数组中使用argmax

import numpy as np

arr = np.array([[1, 3, 2], [7, 4, 5]])
index_of_max = np.argmax(arr, axis=1)
print(index_of_max)  # 输出每行最大元素的索引

Output:

numpy argmax top n

2. 找出数组中前n个最大值的索引

要找出数组中前n个最大值的索引，我们可以使用numpy的argsort函数，它返回数组元素从小到大的索引排序，然后我们可以取最后n个索引，这些索引就是最大的n个值的索引。

示例代码3：一维数组中前n个最大值的索引

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 7, 4])
sorted_indices = np.argsort(arr)
top_n_indices = sorted_indices[-3:]  # 取最大的3个元素的索引
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n

示例代码4：二维数组中每行前n个最大值的索引

import numpy as np

arr = np.array([[1, 3, 2, 8], [7, 4, 5, 6]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
top_n_indices = sorted_indices[:, -3:]  # 每行取最大的3个元素的索引
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n

3. 使用堆（heap）结构找出前n个最大值的索引

对于非常大的数组，使用argsort可能会有性能问题，因为argsort需要对整个数组进行排序。一个更有效的方法是使用堆（heap）数据结构，特别是最小堆。Python的heapq模块提供了一个nlargest函数，它可以直接找出数组中最大的n个元素。

示例代码5：使用heapq找出一维数组中前n个最大值的索引

import numpy as np
import heapq

arr = np.array([1, 3, 2, 7, 4])
top_n_values = heapq.nlargest(3, arr)
top_n_indices = [np.where(arr == i)[0][0] for i in top_n_values]
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n

示例代码6：结合numpy和heapq找出二维数组中每行前n个最大值的索引

import numpy as np
import heapq

arr = np.array([[1, 3, 2, 8], [7, 4, 5, 6]])
top_n_indices = []
for row in arr:
    top_n_values = heapq.nlargest(3, row)
    indices = [np.where(row == i)[0][0] for i in top_n_values]
    top_n_indices.append(indices)
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n

4. 使用分区算法找出前n个最大值的索引

另一个选择是使用numpy的partition函数，它可以将数组分区，使得第n个位置的左边都是比它小的元素，右边都是比它大的元素。然后我们可以直接取右边的元素作为最大的n个元素。

示例代码7：使用partition找出一维数组中前n个最大值的索引

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 7, 4])
n = 3
partitioned_arr = np.partition(arr, -n)
top_n = partitioned_arr[-n:]
top_n_indices = [np.where(arr == i)[0][0] for i in top_n]
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n

示例代码8：使用partition找出二维数组中每行前n个最大值的索引

import numpy as np

arr = np.array([[1, 3, 2, 8], [7, 4, 5, 6]])
n = 3
top_n_indices = []
for row in arr:
    partitioned_row = np.partition(row, -n)
    top_n = partitioned_row[-n:]
    indices = [np.where(row == i)[0][0] for i in top_n]
    top_n_indices.append(indices)
print(top_n_indices)

Output:

numpy argmax top n