我需要一个 numpy 数组中的 N 个最小（索引）值答案

【问题标题】：I have need the N minimum (index) values in a numpy array我需要一个 numpy 数组中的 N 个最小（索引）值
【发布时间】：2013-05-24 22:52:23
【问题描述】：

嗨，我有一个包含 X 个值的数组，我想找到十个最小值的索引。在这个链接中，他们有效地计算了最大值，How to get indices of N maximum values in a numpy array? 但是我还不能对链接发表评论，所以我不得不重新发布这个问题。

我不确定需要更改哪些指标才能达到最小值而不是最大值。这是他们的代码

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

In [3]: arr.argsort()[-3:][::-1]
Out[3]: array([4, 3, 1])

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy minimum

【解决方案1】：

如果你打电话

arr.argsort()[:3]

它将为您提供 3 个最小元素的索引。

array([0, 2, 1], dtype=int64)

所以，对于n，你应该调用

arr.argsort()[:n]

【讨论】：

【解决方案2】：

我不保证这会更快，但更好的算法将依赖于heapq。

import heapq
indices = heapq.nsmallest(10,np.nditer(arr),key=arr.__getitem__)

这应该在大约O(N) 操作中起作用，而使用argsort 将需要O(NlogN) 操作。然而，另一个被推到高度优化的 C 中，所以它可能仍然表现得更好。要确定，您需要对实际数据进行一些测试。

【讨论】：

o 是的，这也有效。我之前尝试过使用它，但遗漏了一些，它有点复杂，但现在可以使用了，谢谢：]
也适合我。但是，就我而言，它比纯 numpy 解决方案慢了大约 20 倍

【解决方案3】：

只是不要反转排序结果。

In [164]: a = numpy.random.random(20)

In [165]: a
Out[165]: 
array([ 0.63261763,  0.01718228,  0.42679479,  0.04449562,  0.19160089,
        0.29653725,  0.93946388,  0.39915215,  0.56751034,  0.33210873,
        0.17521395,  0.49573607,  0.84587652,  0.73638224,  0.36303797,
        0.2150837 ,  0.51665416,  0.47111993,  0.79984964,  0.89231776])

排序：

In [166]: a.argsort()
Out[166]: 
array([ 1,  3, 10,  4, 15,  5,  9, 14,  7,  2, 17, 11, 16,  8,  0, 13, 18,
       12, 19,  6])

前十名：

In [168]: a.argsort()[:10]
Out[168]: array([ 1,  3, 10,  4, 15,  5,  9, 14,  7,  2])

【讨论】：

【解决方案4】：

自发布此问题以来，numpy 已更新为包含使用argpartition 从数组中选择最小元素的更快方法。它首先包含在 Numpy 1.8 中。

以snarly's answer为灵感，我们可以快速找到k=3最小的元素：

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

In [3]: k = 3

In [4]: ind = np.argpartition(arr, k)[:k]

In [5]: ind
Out[5]: array([0, 2, 1])

In [6]: arr[ind]
Out[6]: array([1, 2, 3])

这将在 O(n) 时间内运行，因为它不需要进行完整排序。如果您需要对答案进行排序（注意： 在这种情况下，输出数组是按排序顺序排列的，但不能保证），您可以对输出进行排序：

In [7]: sorted(arr[ind])
Out[7]: array([1, 2, 3])

这在 O(n + k log k) 上运行，因为排序发生在较小的输出列表。

【讨论】：

【解决方案5】：

这段代码在Twenty_Maximum中保存split_list的最大元素的20个索引：

Twenty_Maximum = split_list.argsort()[-20:]

针对此代码，在Twenty_Minimum 中保存split_list 的最小元素的20 个索引：

Twenty_Minimum = split_list.argsort()[:20]

【讨论】：