Comment puis-je trouver les indices des N valeurs maximales les plus élevées dans un tableau NumPy ?

Recherche de plusieurs valeurs maximales avec NumPy

Les tableaux NumPy offrent diverses fonctions pour les opérations statistiques, notamment la recherche de la valeur maximale unique à l'aide de np.argmax. Cependant, pour les scénarios où il est nécessaire d'identifier les N valeurs maximales supérieures, il existe une exigence spécifique que np.argmax ne peut pas remplir.

Solution : utiliser np.argpartition dans les versions plus récentes de NumPy

Avec les versions 1.8 et supérieures de NumPy, la fonction np.argpartition apporte une solution à ce problème. En utilisant cette fonction, vous pouvez obtenir les indices des N plus grands éléments.

Par exemple, considérons un tableau [1, 3, 2, 4, 5]. Pour récupérer les indices des quatre plus grands éléments :

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
ind = np.argpartition(a, -4)[-4:]
top_four = a[ind]    

Cela donnera le résultat suivant :

array([1, 5, 8, 0])
array([4, 9, 6, 9])

où 'ind' représente les indices des quatre plus grands éléments, et 'top_four' sont les valeurs correspondantes.

Tri des indices pour les ordres Sortie

Si nécessaire, vous pouvez trier davantage les indices en appelant np.argsort sur les éléments du tableau correspondant :

sorted_ind = ind[np.argsort(a[ind])]

Cela garantit que les éléments top-k sont obtenus dans ordre trié, avec une complexité temporelle de O(nk log k).

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!