Es gibt viele Lösungen zu finden, das für ein einzelnes Array zu tun, aber was ist mit einer Matrix, wie zum Beispiel:Schnellster Weg, um den n-ten größten Wert einer numpy Matrix
>>> k
array([[ 35, 48, 63],
[ 60, 77, 96],
[ 91, 112, 135]])
Sie k.max() verwenden können, aber natürlich liefert dies nur den höchsten Wert, 135. Was ist, wenn ich das zweite oder dritte möchte?
Sie die Matrix flatten kann und es dann sortieren:
>>> k = np.array([[ 35, 48, 63],
... [ 60, 77, 96],
... [ 91, 112, 135]])
>>> flat=k.flatten()
>>> flat.sort()
>>> flat
array([ 35, 48, 60, 63, 77, 91, 96, 112, 135])
>>> flat[-2]
112
>>> flat[-3]
96
'np.partition' kann schneller sein - es macht eine teilweise Sortierung, gerade genug, um das Array in 2 Teile zu teilen. – hpaulj
Ooh Ich mag das. – rofls
Diese Methode ist möglicherweise besser, wenn Sie mehrere Elemente erfassen möchten, z. B. die 2., 3., usw., da sie alle ohne weitere Operationen verfügbar sind, mit Ausnahme der Indizierung. – rofls
Als said, np.partition sollte schneller sein (höchstens O (n) Laufzeit):
np.partition(k.flatten(), -2)[-2]
sollte die zweite Rück größtes Element. (partition garantiert, dass das nummerierte Element in Position ist, alle Elemente davor sind kleiner und alle dahinter sind größer).
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a=a.reshape((a.shape[0])*(a.shape[1])) # n is the nth largest taken by us
print(a[np.argsort()[-n]])
Danke für Ihren Beitrag. Ihre Antwort könnte nützlicher sein, wenn Sie Ihr Denken erklären. –
Werfen Sie einen Blick auf diese Antwort: http://stackoverflow.com/questions/26603747/get-the-indices-of-n-highest-values-in-an-ndarray – NJM