Numpy argmax -随机断系

Question

在numpy.argmax函数中，多个max元素之间的领带断裂使得第一个元素被返回。是否有随机破坏领带的功能，使所有的最大数目都有相同的机会被选中？

下面是直接来自numpy.argmax文档的一个示例。

>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # Only the first occurrence is returned.
1

我正在寻找方法，以便列表中的第1和第5元素以相同的概率返回。

谢谢!

Answer 1

使用np.random.choice -

np.random.choice(np.flatnonzero(b == b.max()))

让我们来验证一个有三个最大候选的数组-

In [298]: b
Out[298]: array([0, 5, 2, 5, 4, 5])

In [299]: c=[np.random.choice(np.flatnonzero(b == b.max())) for i in range(100000)]

In [300]: np.bincount(c)
Out[300]: array([    0, 33180,     0, 33611,     0, 33209])

Answer 2

在多维数组的情况下，choice不能工作。

另一种选择是

def randargmax(b,**kw):
  """ a random tie-breaking argmax"""
  return np.argmax(np.random.random(b.shape) * (b==b.max()), **kw)

如果由于某种原因产生随机浮点数比其他方法慢，则可以用另一种方法代替random.random。

Answer 3

最简单的方法是

np.random.choice(np.where(b == b.max())[0])