Как найти индексы i-го наибольшего элемента n-мерного массива numpy?
Я знаю, как найти индексы максимального элемента n-мерного массива.
Например:
a=np.asarray([[1,7,-4],[9,-11,-17]])
Тогда (источник):
from numpy import unravel_index
unravel_index(a.argmax(), a.shape)
возвращение:
(1, 0)
и действительно, a[1,0] - это 9, который является самым высоким элементом в массиве a, так что у нас все хорошо.
Я также могу выяснить, как найти индексы i-го самого большого элемента одномерного массива numpy (с использованием):
a = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
i=3 # we want the third largest element, for example
a.argsort()[-i]
Это возвращает 1, что хорошо, поскольку a[1]=3 действительно является третьим по величине элементом a.
Я хотел бы совместить эти два. Итак, если у меня есть
a=np.asarray([[1,7,-4],[9,-11,-17]])
Я хотел бы получить вывод, сообщающий мне индексы i-го самого большого элемента массива a, например, если i=3, вывод должен быть [0,0], поскольку a[0,0]=1 является i-м (третьим) по величине элементом a.
Как я могу это сделать?
да, проблема в том, что мне всегда нужен максимум (т.е. 1-й по величине), а i-й по величине, чего я не могу сделать с помощью a.argmax ().
Ответы 4
Это простой способ сделать это.
import numpy as np
i=3
a=np.asarray([[1,7,-4],[9,-11,-17]])
flat=a.flatten()
flat.sort()
print(flat)
print(flat[-i])
i, j = np.where(a == flat[-i])
print(i,j)
Вы можете сгладить, а затем отсортировать его. Он даст вам желаемый результат на основе вашего i-го наибольшего значения, то есть i=3. Если вы введете i = 5, flat[-i] выдаст вам -11.
Это даст мне 1, но как мне получить [0,0]?
да, это действительно дает мне -11, если я = 5. В этом случае я хотел бы иметь [1,1], поскольку [1,1] = - 11 является 5-м по величине элементом массива.
Действительно работает. Спасибо!
Что ж, чтобы получить индекс какого-то самого большого или любого другого, вы можете использовать where:
Добавление к вышеупомянутому ответу webDev:
import numpy as np
i=2
a=np.asarray([[1,7,-4],[9,-11,-17]])
flat=a.flatten()
flat.sort()
tryvalue= flat[-i]
i, j = np.where(a == tryvalue)
print(i,j)
Это даст вам:
[0] [1]
Я имею в виду, что вы можете вносить изменения самостоятельно, как вы хотите, чтобы эти индексы были похожи (кортеж или что-то еще).
да np.where() @Amit
отвечатьАмит Амола отлично подходит. На случай, если кому-то понадобится еще один, я нашел такое решение:
a=np.asarray([[1,7,-4],[9,-11,-17]])
flat=a.flatten()
flat.sort()
i=5
for k, p in enumerate(a):
for j, q in enumerate(p):
if q == flat[-i]:
indices=[k,j]
print(indices)
Отдавать [1, 1], что хорошо.
Enumerate отслеживает индексы, но, возможно, проблема заключается во вложенном цикле. Я имею в виду, что если бы это работало с несколькими значениями, которые нужно было найти, скажем, наибольшее значение, которое можно было бы найти с их индексами в 1 лакх таких массивов, этот вложенный цикл просто полностью испортил бы сложность. Итак, позаботьтесь об этой проблеме, если работаете с большими данными.
Да, хороший момент, это хорошо работает только для небольших массивов с низкой размерностью.
Вы также можете использовать heapq.nlargest в сглаженном массиве и получить минимум этих самых больших элементов i. В большинстве случаев это должно быть эффективнее сортировки:
import numpy as np
import heapq
a = np.asarray([[1, 7, -4], [9, -11, -17]])
i = 2
ith_largest = min(heapq.nlargest(i, a.flatten()))
x, y = np.where(a == ith_largest)
print(x, y) # [0] [1]