如何查找numpy.ndarray中最后一次出现的最大值

我有一个numpy.ndarray，其中最大值通常会出现多次

编辑：这与作者所说的略有不同

或者，更好的是，是否可以获得数组中所有出现的最大值的索引列表

而在我的情况下，得到这样一份清单可能会非常昂贵

是否可以使用类似于

numpy.argmax

的方法来查找上一次出现的最大值的索引？我只想找到最后一个事件的索引，而不是所有事件的数组（因为可能有几百个）

例如，这将返回第一次出现的索引ie 2

import numpy as np
a=np.array([0,0,4,4,4,4,2,2,2,2])
print np.argmax(a)

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但是我希望它输出5。

numpy.argmax

只返回第一次出现的索引。您可以将

argmax

应用于阵列的反向视图：

import numpy as np
a = np.array([0,0,4,4,4,4,2,2,2,2])
b = a[::-1]
i = len(b) - np.argmax(b) - 1
i     # 5
a[i:] # array([4, 2, 2, 2, 2])

注意：numpy不复制数组，而是创建一个原始数组的视图，其中包含一个以相反顺序访问它的数组

id(a) == id(b.base) # True

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如果数组由整数组成且行数少于1e15。您还可以通过添加一个“噪波”（noise）函数来对其进行排序，该函数将线性增加以后出现的值

>>>import numpy as np
>>>a=np.array([0,0,4,4,4,4,2,2,2,2])
>>>noise= np.array(range(len(a))) * 1e-15
>>>print(np.argmax(a + noise))
5

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是否没有获取最后一次出现的索引的等效函数？另外，反转数组不是一个O（n）操作，更不用说加倍内存使用了吗？因为反转视图非常有效，所以有另一个函数值得怀疑。作者的可能副本需要所有事件的索引，以及那里给出的解决方案

occurrences=np。其中（a==a.max（））

将生成一个包含所有最大值的数组，这在我的情况下可能非常昂贵。虽然答案只说明了如何获取所有出现的情况，但提问者要求两者都有，因此“可能重复”而不是“重复”。这可能比接受的答案更容易验证，但它需要额外的内存，速度要慢得多（在大小为1e6时很明显），而Sudarshan要求性能。通过添加

np.linspace（0.，.9，num=len（a），dtype='float32'）

而不是

np.array（range（len（a））*1e-15

，它获得了10倍，但仍然比公认的解决方案慢了5倍。