Python 替换numpy数组中小于；"；每行中最大的项目

我有大小为~70k*10k的2d numpy阵列。我想用零替换所有值，这些值小于每行中的“N”最大元素。例如：

arr = np.array([[1, 0, 6, 5, 2, 5], 
                [7, 5, 2, 6, 7, 3], 
                [3, 5, 1, 5, 6, 4]])

对于

N=3

，结果应为：

result = np.array([[0, 0, 6, 5, 0, 5], # 3 largest in row: 6, 5, 5
                   [7, 0, 0, 6, 7, 0], 
                   [0, 5, 0, 5, 6, 0]])

---

未替换的数字的位置和数组的形状应保持不变。

您可以使用查找第N个最大值，然后使用布尔索引替换行中“低于”该值的所有内容：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 0, 6, 5, 2, 5], 
                [7, 5, 2, 6, 7, 3], 
                [3, 5, 1, 5, 6, 4]])

N = 3
nlargest = np.partition(arr, -N, axis=1)[:, -N]
arr[arr < nlargest[:, None]] = 0
arr
# array([[0, 0, 6, 5, 0, 5],
#        [7, 0, 0, 6, 7, 0],
#        [0, 5, 0, 5, 6, 0]])

将numpy导入为np
arr=np.数组（[[1,0,6,5,2,5]，
[7, 5, 2, 6, 7, 3], 
[3, 5, 1, 5, 6, 4]])
N=3
nlargest=np.partition（arr，-N，axis=1）[：，-N]
arr[arr

您自己尝试过什么吗？有没有关于如何做的想法？也有类似的问题，比如np.partition改变数组形状，这是我必须避免的。我得到的第三个谷歌结果是。这应该足以让你开始。你的第三个谷歌搜索结果大约是一个特定值（255）。我需要独立地为每一行确定N个最大值，因为在每一行中它们可能是不同的。我想找到最优雅的解决方案。对于相同的数组，但N=2，结果应该是什么？也就是说，如何处理重复？