Numpy：在ndarray的每一行中查找第二高值的索引答案

【问题标题】：Numpy: Find index of second highest value in each row of an ndarrayNumpy：在ndarray的每一行中查找第二高值的索引
【发布时间】：2020-09-18 20:29:24
【问题描述】：

我有一个[10,10] numpy.ndarray。我试图让索引成为每行中第二高的数字。所以对于数组：

[101   0   1   0   0   0   1   1   2   0]
[  0 116   1   0   0   0   0   0   1   0]
[ 1  4 84  2  2  0  2  4  6  1]
[ 0  2  0 84  0  6  0  2  3  0]
[ 0  0  1  0 78  0  0  2  0 11]
[ 2  0  0  1  1 77  5  0  2  0]
[ 1  2  1  0  1  2 94  0  1  0]
[ 0  1  1  0  0  0  0 96  0  4]
[ 1  5  4  3  1  3  0  1 72  4]
[ 0  1  0  0  3  2  0  7  0 82]

预期结果：[8, 2, 8, 5, 9, ...]

有什么建议吗？

【问题讨论】：

您能否更新问题以显示您迄今为止尝试/研究的内容？你被困在哪里了？

标签： python numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

我对一些事情感到困惑，例如：

1 - 如果最高的数字重复，你会认为它是第二高的数字吗？

2 - 如果第二大数字重复，您想知道它在数组中的所有位置还是只知道第一次出现？

无论如何，我的解释有我的解决方案：

import numpy as np

my_array = np.array([[101 ,0 ,1 ,0 ,0 ,0 ,1 ,1 ,2 ,0],
[ 0 ,116 ,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,1 ,0],
[ 1 ,4 ,84 ,2 ,2 ,0 ,2 ,4 ,6 ,1],
[ 0 ,2 ,0 ,84 ,0 ,6 ,0 ,2 ,3 ,0],
[ 0 ,0 ,1 ,0 ,78 ,0 ,0 ,2 ,0 ,11],
[ 2 ,0 ,0 ,1 ,1 ,77 ,5 ,0 ,2 ,0],
[ 1 ,2 ,1 ,0 ,1 ,2 ,94 ,0 ,1 ,0],
[ 0 ,1 ,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,96 ,0 ,4],
[ 1 ,5 ,4 ,3 ,1 ,3 ,0 ,1 ,72 ,4],
[ 0 ,1 ,0 ,0 ,3 ,2 ,0 ,7 ,0 ,82]])

result = []

for row in my_array:
    second = np.sort(row)[-2] #Finds the second highest number
    i = np.where(row == second) #Looks for where the condition is true
    result.append(i[0][0]) #Appends the first occurence

【讨论】：

【解决方案2】：

神奇的numpy.argsort() 函数使这项任务变得非常简单。找到排序后的索引后，获取倒数第二列。

m = np.array([[101,   0,   1,   0,   0,   0,   1,   1,   2,   0],
              [  0, 116,   1,   0,   0,   0,   0,   0,   1,   0],
              [  1,   4,  84,   2,   2,   0,   2,   4,   6,   1],
              [  0,   2,   0,  84,   0,   6,   0,   2,   3,   0],
              [  0,   0,   1,   0,  78,   0,   0,   2,   0,  11],
              [  2,   0,   0,   1,   1,  77,   5,   0,   2,   0],
              [  1,   2,   1,   0,   1,   2,  94,   0,   1,   0],
              [  0,   1,   1,   0,   0,   0,   0,  96,   0,   4],
              [  1,   5,   4,   3,   1,   3,   0,   1,  72,   4],
              [  0,   1,   0,   0,   3,   2,   0,   7,   0,  82]])

# Get index for the second highest value.
m.argsort()[:,-2]

输出：

array([8, 8, 8, 5, 9, 6, 5, 9, 1, 7], dtype=int32)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用argpartition 可能比argsort 快

In [167]: n = 2

In [168]: arr.argpartition(-n)[:,-n]
Out[168]: array([8, 8, 8, 5, 9, 6, 1, 9, 1, 7], dtype=int32)

【讨论】：