从 numpy ndarray 索引多个最小值

Question

我在下面的数据结构中有一组坐标。 如何找到 K 个最小 X 值点的索引？ 例如对于以下带有k=3 的数据，输出应类似于[5,4,3]

array([[[463, 445]],
       [[461, 447]],
       [[461, 448]],
       [[ 42,   2]],
       [[ 41,   1]],
       [[ 40, 100]]], dtype=int32)

Answer 1

由于您的数据不是nx2 形状，请先对其进行整形并使用argsort 获取排序索引并首先使用索引k

x = np.array(
    [[[463, 445]],
     [[461, 447]],
     [[461, 448]],
     [[ 42,   2]],
     [[ 41,   1]],
     [[ 40, 100]]])

k = 3
print (np.argsort(x.reshape(-1,2), axis=0)[:k][:,0])

输出：

[5 4 3]

• x.reshape(-1,2) ：重塑为 n X 2
• np.argsort(x.reshape(-1,2), axis=0) ：按列排序；所以x's 和y's 都是独立排序的
• np.argsort(x.reshape(-1,2), axis=0)[:k]：获取前k个idx
• np.argsort(x.reshape(-1,2), axis=0)[:k][:,0]：获取x的idx

要在 y's 上做同样的事情，你需要做的是索引 idx of ys` ie。

print (np.argsort(x.reshape(-1,2), axis=0)[:k][:,1])

输出：

array([5, 4, 3])