Python 如何使用numpy将除前n个值之外的所有矩阵值（2D数组）归零？

假设我有一个2D numpy数组。给定n，我希望对矩阵中除前n之外的所有元素进行nulify

我尝试了

idx=（-y_pred）.argsort（axis=-1）[：，：n]

来确定最大n值的索引，但是

idx

形状是[H，W，n]，我不明白为什么

我试过了-

sorted_list = sorted(y_pred, key=lambda x: x[0], reverse=True)
top_ten = sorted_list[:10]

但它并没有真正返回前10名指数

有没有一种有效的方法可以找到前n个索引，然后将其余的索引归零

编辑 输入是一个NxM值矩阵，输出是大小为NxM的相同矩阵，因此所有值都是0，但与前10个值对应的索引除外

这里有一种基于

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以下代码将使

NxM

矩阵

X

无效

threshold = np.sort(X.ravel())[-n]  # get the nth largest value
idx = X < threshold
X[idx] = 0

threshold=np.sort（X.ravel（））[-n]#获取第n个最大值
idx=X<阈值
X[idx]=0

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注意：当存在重复值时，此方法可以返回一个包含超过n个非零元素的矩阵。

以下代码将使

NxM

矩阵

X

无效

threshold = np.sort(X.ravel())[-n]  # get the nth largest value
idx = X < threshold
X[idx] = 0

threshold=np.sort（X.ravel（））[-n]#获取第n个最大值
idx=X<阈值
X[idx]=0

---

注意：当存在重复值时，此方法可以返回一个包含多于

n

非零元素的矩阵。

什么是

y_pred.shape

？@Alex Goft将您的输入和预期输出作为well@Divakar请参阅EDIT。您能否向我们展示最具代表性的样本数据？@kmario23无法查看。这里没有特定的跨步模式。什么是

y_pred.shape

？@Alex Goft将您的输入和预期输出作为well@Divakar请参阅EDIT。您能否向我们展示最具代表性的样本数据？@kmario23无法查看。那里没有特定的跨步模式。