


Wie kann ich die Indizes mehrerer Maximalwerte in einem NumPy-Array effizient finden?
Indizes mehrerer Maximalwerte in NumPy-Arrays abrufen
NumPy bietet eine praktische np.argmax-Funktion zum Abrufen des Index des Maximalwerts in ein Array. Was aber, wenn Sie die Indizes der obersten N-Maximalwerte finden müssen?
Lösung
Neueste NumPy-Versionen (1.8 und höher) führen hierfür die argpartition-Funktion ein Zweck. Um die Indizes der obersten N-Elemente zu erhalten, befolgen Sie diese Schritte:
import numpy as np # Original array a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0]) # Find indices of top N elements (N = 4 in this case) ind = np.argpartition(a, -4)[-4:] # Extract top N elements top4 = a[ind] # Print indices and top N elements print("Indices:", ind) print("Top 4 elements:", top4)
Erklärung
np.argpartition sortiert das Array teilweise und partitioniert es in zwei Unter- Arrays: Das erste Unterarray enthält die obersten N Elemente (in diesem Fall die größten 4 Elemente) und das zweite Unterarray enthält die restlichen Elemente. Das zurückgegebene Array ind enthält die Indizes der Elemente im ersten Unterarray.
Die Ausgabe in diesem Beispiel wäre:
Indices: [1 5 8 0] Top 4 elements: [4 9 6 9]
Optimierungen
Wenn auch sortierte Indizes benötigt werden, können Sie diese separat sortieren:
sorted_ind = ind[np.argsort(a[ind])]
Dieser Schritt erfordert O(k log k) Zeit, wobei k die Anzahl der abzurufenden Top-Elemente ist. Insgesamt hat dieser Ansatz eine zeitliche Komplexität von O(n k log k), was ihn für große Arrays und mittlere Werte von k effizient macht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Indizes mehrerer Maximalwerte in einem NumPy-Array effizient finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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