NumPy 배열에서 상위 N개의 가장 큰 값의 인덱스를 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?

NumPy 배열에서 상위 N 값의 인덱스 식별

np.argmax 함수를 사용하면 NumPy 배열에서 최대값의 인덱스를 얻을 수 있습니다. 그러나 여러 최대값의 인덱스를 검색하기 위해 이 기사에서는 대체 접근 방식을 탐색합니다.

최근 NumPy 버전(1.8 이상)에는 지정된 조건에 따라 인덱스를 검색할 수 있는 argpartition 함수가 있습니다. n개의 가장 큰 요소의 인덱스를 얻으려면 내림차순 정렬을 나타내는 n에 대한 음수 인수와 함께 이 함수를 사용하십시오.

>>> a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0]) # Sample array
>>> ind = np.argpartition(a, -4)[-4:] # Indices of top 4 largest elements

argsort와 달리 argpartition은 최악의 경우 선형적으로 작동하지만 반환하지 않습니다. 정렬된 인덱스. 이를 정렬하려면 분할된 배열에서 np.argsort를 활용하세요.

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

또는 NumPy의 고급 인덱싱 기능을 활용하세요.

>>> descending_order = np.argsort(a)[::-1] # Indices of elements in descending order
>>> top_n = descending_order[:n] # Top n indices

다음과 같은 맞춤형 솔루션도 있습니다.

• 배열 정렬 및 상위 n개 선택 요소
• 요소를 반복적으로 비교하고 인덱스 목록 업데이트
• 조건부 할당으로 max() 함수 활용

위 내용은 NumPy 배열에서 상위 N개의 가장 큰 값의 인덱스를 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!