Python 如何找到赢家通吃的最高价值

如何在python中轻松实现K-winner通吃

我有一个具有不同值的数组：

[0,8,0.3,0.2，…]

我希望将具有最高值的

k

元素设置为

1

其他元素设置为

0

---

对于

k=0.3

，如果有100个值，则在30末尾（具有最高值）为1，所有其他值均为0

让

l

为原始列表（“数组”）

对于

k==1/len（l）

（只有一个最大值），这很简单

关键实现是算法可以分解为三个部分：

• 求最大元素
• 创建一个所有元素都设置为

  0

• 将正确的元素设置为

  1

  （在新列表中）

这些步骤很容易单独执行。如果你在这些问题上需要帮助，请随意问另一个问题（确保检查之前是否有人问过）

---

为任意

k

编写一个高效的算法要复杂得多，但我假设您看重的是简单性而不是性能（因为您是用python编写的）

• 设

  j

  为

  len（l）*k

  （所需的最大元素数）
• 按降序排列列表
• 设

  threshold

  为排序列表中

  j

  th元素的值。这是要设置为

  1

  的最小元素的索引
• 创建一个所有元素都设置为0的新列表
• 将所有元素

  >=阈值
  设置为1（在新列表中）

---

一个稍微复杂但类似Python的实现：

#-----input
l=[1,6,2,5,3,4]
k=0.5
#---------
j= int(len(l)*k)
threshold= sorted(l)[j]
result= [int(x>=threshold) for x in l]

输出：

[0,1,0,1,0,1]

>a=[1,2,44,5100]
>>> a = [1,2,44,5,100]
>>> new_list = []
>>> max(a)
100
>>> for values in a:
...     if values < 100:
...             values = 0
...             new_list.append(values)
...     else:
...             values = 1
...             new_list.append(values)
... 
>>> print new_list
[0, 0, 0, 0, 1]

>>>新列表=[]
>>>马克斯（a）
100
>>>对于a中的值：
...     如果值小于100：
...             值=0
...             新列表。追加（值）
...     其他：
...             值=1
...             新列表。追加（值）
... 
>>>打印新列表
[0, 0, 0, 0, 1]

这个怎么样：

a=[4, 3, 9, 6, 8, 7, 10, 5, 2, 1] 
k=0.3
cutoff=int(k*len(a) )
b=zip( a, range(len(a)) )
c=zip( sorted(b,reverse=True), range(len(b)) )
d=map( lambda r: (r[0][1],1) if r[1]<cutoff else (r[0][1],0),  c )
[ i[1] for i in sorted(d) ]

为便于比较，重复输入：

[4, 3, 9, 6, 8, 7, 10, 5, 2, 1]

---

我本可以编写更密集的代码，但像这样，您可以检查变量a、b、c和d。

以下是在深度学习框架中实现K-winner-take-all功能的方法：

sparse_factor = 0.3
x = torch.randn([1, 10])

k = int(sparse_factor * x.shape[1])
topval = x.topk(k, dim=1)[0][:, -1]
topval = topval.expand(x.shape[1], x.shape[0]).permute(1, 0)
comp = (x >= topval).to(x)
print(comp * x)

张量（[-0.0000，-0.0000，0.0000，-0.0000，1.0534，0.0000，1.1854， 0.9829, -0.0000, 0.0000]]）

---

我建议您尝试编写一些代码。@user3012759这没有帮助。虽然这个问题对你来说容易得令人沮丧，而且问题的撰写也不是最好的，但至少这是一个不错的问题all@goncalopp，我认为这个问题不是一个坏问题，但是这个问题很糟糕。。。零努力，没有代码，只是使用SO作为代码编写服务，这是不对的？Edoardo，你可能会发现在编写问题时花更多的时间和精力会导致更好的接收（和更多的答案）。注意，这只回答了

k==1/len（a）

zip（a，range（len（a））

可能只是

enumerate（a）

，如果您交换订单。但是，一般来说，在元组中携带索引会使其变得比需要的复杂，这比它应该的复杂得多，而且它不考虑“抽取”（即截止点周围的相等值）。

sparse_factor = 0.3
x = torch.randn([1, 10])

k = int(sparse_factor * x.shape[1])
topval = x.topk(k, dim=1)[0][:, -1]
topval = topval.expand(x.shape[1], x.shape[0]).permute(1, 0)
comp = (x >= topval).to(x)
print(comp * x)