如何有效率地找出 NumPy 陣列中前 N 個最大值的索引？

辨識 NumPy 陣列中前 N 個值的索引

可以使用 np.argmax 函數來取得 NumPy 陣列中最大值的索引。然而，為了檢索多個最大值的索引，本文探討了替代方法。

最近的 NumPy 版本（1.8 以上）具有 argpartition 函數，它可以根據指定條件檢索索引。若要取得 n 個最大元素的索引，請將此函數與 n 的負參數一起使用，表示降序排序。

>>> 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

與 argsort 不同，argpartition 在最壞情況下線性運行，但它不會返回排序索引。若要對它們進行排序，請在分區數組上使用np.argsort：

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

或者，利用NumPy 的高級索引功能：

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

還有自訂解決方案，例如：

• 將陣列進行排序並選擇前 n個elements
• 迭代比較元素並更新索引列表
• 利用帶有條件賦值的 max() 函數

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