Numpy 获取 N 个最大值的索引 - Python

在处理数据时，我们通常需要获取数组中最大的 N 个值的索引。在Python中，我们可以使用NumPy库提供的方法来获取这些索引。

使用 numpy.argsort() 方法

通过使用 numpy.argsort() 方法，我们可以获取数组中元素按照升序排序后的索引。然后我们可以使用切片来取得最大值的索引。

下面是示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
n = 3

# 对数组进行升序排序，得到索引
sorted_indices = np.argsort(arr)

# 使用切片的方式获取最大的 N 个值的索引
max_n_indices = sorted_indices[-n:]

print(max_n_indices)

输出结果：

[7 8 9]

上述代码首先定义了一个长度为 10 的一维数组 arr，然后定义了一个变量 n 表示我们想获取最大的前 n 个值的索引。

然后我们使用 numpy.argsort() 方法对数组 arr 进行升序排序，得到了元素按照升序排列后的索引。接着我们使用切片的方式获取最大的 N 个值的索引，即 sorted_indices[-n:]。

最后，我们输出 max_n_indices 的值，即 [7 8 9]，表示在原数组 arr 中最大的三个值的索引分别为 7、8 和 9。

使用 numpy.argpartition() 方法

除了使用 numpy.argsort() 方法之外，我们还可以使用 numpy.argpartition() 方法来获取最大的 N 个值的索引。

下面是示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
n = 3

# 使用 argpartition 方法获取最大的 N 个值的索引
max_n_indices = np.argpartition(arr, -n)[-n:]

print(max_n_indices)

输出结果：

[7 8 9]

上述代码首先定义了一个长度为 10 的一维数组 arr，然后定义了一个变量 n 表示我们想获取最大的前 n 个值的索引。

然后我们使用 numpy.argpartition() 方法获取最大的 N 个值的索引，即 np.argpartition(arr, -n)[-n:]。

最后，我们输出 max_n_indices 的值，即 [7 8 9]，表示在原数组 arr 中最大的三个值的索引分别为 7、8 和 9。

总结

通过使用 numpy.argsort() 方法和 numpy.argpartition() 方法，我们可以快速方便地获取数组中最大的 N 个值的索引。这对于数据处理和分析等领域非常有用。