Python 如何在多维numpy数组中沿给定轴（例如2）获得N个最大值？

由于argmax只给出一个最大值，我们如何找到至少2或3个元素而不是一个

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目前，我的输入格式为np.argmax（array，axis=2），它只提供一个最大值，我必须从N维数组中至少提取2或3个我将尝试使用名为

argpartition（）

的函数。要获得两个最大元素的索引，请执行以下操作：

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

ind = np.argpartition(a, -2)[-2:] 

ind
Out[13]: array([5, 0], dtype=int64)

a[ind]
Out[14]: array([9, 9])

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我将尝试使用名为

argpartition（）

的函数。要获得两个最大元素的索引，请执行以下操作：

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

ind = np.argpartition(a, -2)[-2:] 

ind
Out[13]: array([5, 0], dtype=int64)

a[ind]
Out[14]: array([9, 9])

使用。数据来自@CarlesSansFuentes

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

args = np.argsort(-a)[:2]

array([0, 5], dtype=int64)

使用。数据来自@CarlesSansFuentes

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

args = np.argsort(-a)[:2]

array([0, 5], dtype=int64)

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你说的“2或3个元素”是什么意思？np.argmax提取一维中所有数组的argmax。你在寻找最高、第二高和第三高吗？这个问题与机器学习无关-请不要滥发标签（删除）可能重复的第二高、第三高等等，你说的“2或3个元素”是什么意思？np.argmax提取一维中所有数组的argmax。你在寻找最高、第二和第三高吗？这个问题与机器学习无关-请不要垃圾邮件标签（删除）可能重复的第二高、第三高等等