Python 如何在二维numpy矩阵中找到前n个最小值

我有一个简单的二维numpy矩阵，我需要找到矩阵中的n个最小值。我发现了一些函数可以对numpy数组（argpartition）执行此操作，但我不确定它是否可以在矩阵上工作，并且不会改变矩阵本身。我还发现对于列表矩阵使用了heapmin，但它似乎很复杂，我有一个numpy矩阵。我希望矩阵不会改变，但我可以使用np.copy（）忽略这个问题。最小值可以是任意位置。如果有人知道如何面对这个问题，这会非常有帮助。多谢各位

根据要求，我创建了一个简短的代码来强调我所需要的：

import numpy as np

def create_nm_matrix(n,m):
    data=np.random.rand(n,m)
    return data
#I need to find the n minimum values the values 
#can repeat themself  
def find_n_minimum_values(mat,n): 
    pass

mat=create_nm_matrix(100,50)
n=3
print("The array of the 3 minimum values in the matrix is:")
print(find_n_minimum_values(mat,n))

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您可以展平该矩阵，使用

np.ravel

，然后对其进行排序：

>>> v
array([[2, 2, 3, 3, 4],
       [4, 5, 5, 5, 6],
       [6, 7, 7, 8, 8],
       [9, 9, 9, 9, 9]])

>>> v1 = v.ravel()   #flattened the array
>>> v1.sort()        # sorted that.

>>> n = 10           # value of n
>>> v1[:n]
array([2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6])

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您可以展平该矩阵，使用

np.ravel

，然后对其进行排序：

>>> v
array([[2, 2, 3, 3, 4],
       [4, 5, 5, 5, 6],
       [6, 7, 7, 8, 8],
       [9, 9, 9, 9, 9]])

>>> v1 = v.ravel()   #flattened the array
>>> v1.sort()        # sorted that.

>>> n = 10           # value of n
>>> v1[:n]
array([2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6])

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基本上，将数组展平，进行排序和选择

np.sort(x.ravel())[0:n]

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基本上，将数组展平，进行排序和选择

np.sort(x.ravel())[0:n]

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在整个矩阵中，或每行/每列中？请共享代码，以便我们可以帮助您。在整个矩阵中，这就是为什么我键入的最小值可以是任意位置。尝试按升序排序，然后从排序的numpy数组中获取前n个元素。在整个矩阵中，或每行/每列？请共享代码，以便我们可以帮助您。在整个矩阵中，这就是我键入最小值的原因。请尝试按升序排序，然后从排序的numpy数组中获取前n个元素。