Arrays N ndarray每行中的最大值
我有一个数据列,其中每一行都是一个单独的柱状图。对于每一行,我希望找到前N个值 我知道全局前N个值()的解决方案,但我不知道如何获得每行的前N个值 我可以迭代每一行并应用1D解决方案,但我不应该使用numpy广播来实现这一点吗?您可以使用axis=1的行,就像这样-Arrays N ndarray每行中的最大值,arrays,algorithm,python-2.7,numpy,Arrays,Algorithm,Python 2.7,Numpy,我有一个数据列,其中每一行都是一个单独的柱状图。对于每一行,我希望找到前N个值 我知道全局前N个值()的解决方案,但我不知道如何获得每行的前N个值 我可以迭代每一行并应用1D解决方案,但我不应该使用numpy广播来实现这一点吗?您可以使用axis=1的行,就像这样- import numpy as np # Find sorted indices for each row sorted_row_idx = np.argsort(A, axis=1)[:,A.shape[1]-N::] # S
import numpy as np
# Find sorted indices for each row
sorted_row_idx = np.argsort(A, axis=1)[:,A.shape[1]-N::]
# Setup column indexing array
col_idx = np.arange(A.shape[0])[:,None]
# Use the column-row indices to get specific elements from input array.
# Please note that since the column indexing array isn't of the same shape
# as the sorted row indices, it will be broadcasted
out = A[col_idx,sorted_row_idx]
样本运行-
In [417]: A
Out[417]:
array([[0, 3, 3, 2, 5],
[4, 2, 6, 3, 1],
[2, 1, 1, 8, 8],
[6, 6, 3, 2, 6]])
In [418]: N
Out[418]: 3
In [419]: sorted_row_idx = np.argsort(A, axis=1)[:,A.shape[1]-N::]
In [420]: sorted_row_idx
Out[420]:
array([[1, 2, 4],
[3, 0, 2],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]], dtype=int64)
In [421]: col_idx = np.arange(A.shape[0])[:,None]
In [422]: col_idx
Out[422]:
array([[0],
[1],
[2],
[3]])
In [423]: out = A[col_idx,sorted_row_idx]
In [424]: out
Out[424]:
array([[3, 3, 5],
[3, 4, 6],
[2, 8, 8],
[6, 6, 6]])
如果希望元素按降序排列,可以使用此附加步骤-
In [425]: out[:,::-1]
Out[425]:
array([[5, 3, 3],
[6, 4, 3],
[8, 8, 2],
[6, 6, 6]])
您可以使用
np.partition
,方法与链接的问题相同:排序已沿最后一个轴进行:
In [2]: a = np.array([[ 5, 4, 3, 2, 1],
[10, 9, 8, 7, 6]])
In [3]: b = np.partition(a, -3) # top 3 values from each row
In [4]: b[:,-3:]
Out[4]:
array([[ 3, 4, 5],
[ 8, 9, 10]])
你能解释一下A中的索引是如何获取顶级值的吗?我喜欢这个答案,因为我还可以获取前N行的索引。