ndarray每行N个最大值答案

【问题标题】：N largest values in each row of ndarrayndarray每行N个最大值
【发布时间】：2015-07-31 17:03:59
【问题描述】：

我有一个 ndarray，其中每一行都是一个单独的直方图。对于每一行，我希望找到前 N 个值。

我知道全局前 N 值 (A fast way to find the largest N elements in an numpy array) 的解决方案，但我不知道如何获取每行的前 N。

我可以遍历每一行并应用一维解决方案，但我不应该能够通过 numpy 广播来做到这一点吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以像这样使用np.argsort 和axis = 1 的行 -

import numpy as np

# Find sorted indices for each row
sorted_row_idx = np.argsort(A, axis=1)[:,A.shape[1]-N::]

# Setup column indexing array
col_idx = np.arange(A.shape[0])[:,None]

# Use the column-row indices to get specific elements from input array. 
# Please note that since the column indexing array isn't of the same shape 
# as the sorted row indices, it will be broadcasted
out = A[col_idx,sorted_row_idx]

示例运行 -

In [417]: A
Out[417]: 
array([[0, 3, 3, 2, 5],
       [4, 2, 6, 3, 1],
       [2, 1, 1, 8, 8],
       [6, 6, 3, 2, 6]])

In [418]: N
Out[418]: 3

In [419]: sorted_row_idx = np.argsort(A, axis=1)[:,A.shape[1]-N::]

In [420]: sorted_row_idx
Out[420]: 
array([[1, 2, 4],
       [3, 0, 2],
       [0, 3, 4],
       [0, 1, 4]], dtype=int64)

In [421]: col_idx = np.arange(A.shape[0])[:,None]

In [422]: col_idx
Out[422]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3]])

In [423]: out = A[col_idx,sorted_row_idx]

In [424]: out
Out[424]: 
array([[3, 3, 5],
       [3, 4, 6],
       [2, 8, 8],
       [6, 6, 6]])

如果你想让元素按降序排列，你可以使用这个额外的步骤 -

In [425]: out[:,::-1]
Out[425]: 
array([[5, 3, 3],
       [6, 4, 3],
       [8, 8, 2],
       [6, 6, 6]])

【讨论】：

您能解释一下 A 的索引是如何获得最高值的吗？
我喜欢这个答案，因为我也可以得到前N行的索引。

【解决方案2】：

你可以像你链接的问题一样使用np.partition：排序已经沿着最后一个轴：

In [2]: a = np.array([[ 5,  4,  3,  2,  1],
               [10,  9,  8,  7,  6]])
In [3]: b = np.partition(a, -3)    # top 3 values from each row
In [4]: b[:,-3:]
Out[4]: 
array([[ 3,  4,  5],
       [ 8,  9, 10]])

【讨论】：