NumPy配列内の複数の最大値のインデックスを見つけるにはどうすればよいですか?

NumPy 配列内の複数の最大値のインデックスの取得

NumPy 配列は、最大要素のインデックスを見つけるための np.argmax 関数を提供します。ただし、N 個の最大値のインデックスが必要な場合は、次の解決策を検討してください:

最近の NumPy バージョン:

NumPy バージョン 1.8 以降では、argpartition 関数が提供します。効率的な方法:

import numpy as np

a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

# Get top 4 indices
n_max = 4
ind = np.argpartition(a, -n_max)[-n_max:]

# Retrieve top 4 values
top_max = a[ind]

古いNumPy バージョン:

NumPy 1.8 より前では、次のように argsort 関数を使用できます:

# Get top 4 indices
n_max = 4
ind = np.argsort(a)[-n_max:]

# Retrieve top 4 values
top_max = a[ind]

インデックスの並べ替え:

デフォルトでは、argpartition はソートされていないインデックスを返します。ソートされたインデックスが必要な場合は、

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

Time Complexity:

• argpartition: O(n) (最悪の場合) を使用します。 case
• argsort: O(n log n)
• 複合アプローチ (ソートされたインデックス): O(n k log k) 上位 k 個のソートされた要素

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