如何查找 NumPy 数组中前 N 个最大值的索引？

使用 NumPy 查找多个最大值

NumPy 数组提供各种统计操作函数，包括使用 np.argmax 查找单个最大值。但是，对于需要识别前 N 个最大值的场景，np.argmax 无法满足特定要求。

解决方案：在较新的 NumPy 版本中使用 np.argpartition

在 NumPy 1.8 及更高版本中，np.argpartition 函数为这个问题提供了解决方案。通过使用此函数，您可以获得 N 个最大元素的索引。

例如，考虑一个数组 [1, 3, 2, 4, 5]。要检索四个最大元素的索引：

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]    

这将产生以下输出：

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

其中 'ind' 代表四个最大元素的索引，并且'top_four' 是对应的值。

对有序索引进行排序输出

如果需要，您可以通过对相应的数组元素调用 np.argsort 来进一步对索引进行排序：

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

这确保在中获得前 k 个元素排序顺序，时间复杂度为 O(n k log k)。

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