如何高效查找 NumPy 数组中前 N 个最大值的索引？

识别 NumPy 数组中前 N 个值的索引

可以使用 np.argmax 函数获取 NumPy 数组中最大值的索引。然而，为了检索多个最大值的索引，本文探讨了替代方法。

最近的 NumPy 版本（1.8 及以上）具有 argpartition 函数，它可以根据指定条件检索索引。要获取 n 个最大元素的索引，请将此函数与 n 的负参数一起使用，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

与 argsort 不同，argpartition 在最坏情况下线性运行，但它不返回排序索引。要对它们进行排序，请在分区数组上使用 np.argsort：

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

或者，利用 NumPy 的高级索引功能：

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

还存在自定义解决方案，例如：

• 对数组进行排序并选择前 n 个elements
• 迭代比较元素并更新索引列表
• 利用带有条件赋值的 max() 函数

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