如何在Numpy中建立Numpy

Question

在Numpy中，雅克马克斯已经定义好了，但是我需要argsecondmax，它基本上是第二个最大值。我怎么能这样做，我有点困惑？

Answer 1

Nth 寻找最大指数

一个有效的方法可以使用np.argparition，它跳过排序和简单的解析，当切片时，这将为我们提供所需的索引。我们还会将其概括为沿着指定的轴查找Nth最大的轴或全局的轴(类似于ndarray.argmax())，如-

def argNmax(a, N, axis=None):
    if axis is None:
        return np.argpartition(a.ravel(), -N)[-N]
    else:
        return np.take(np.argpartition(a, -N, axis=axis), -N, axis=axis)

样本运行-

In [66]: a
Out[66]: 
array([[908, 770, 258, 534],
       [399, 376, 808, 750],
       [655, 654, 825, 355]])

In [67]: argNmax(a, N=2, axis=0)
Out[67]: array([2, 2, 1, 0])

In [68]: argNmax(a, N=2, axis=1)
Out[68]: array([1, 3, 0])

In [69]: argNmax(a, N=2) # global second largest index
Out[69]: 10

Nth 查找最小指数

将此扩展到沿轴或全局查找Nth最小的一个，我们将有-

def argNmin(a, N, axis=None):
    if axis is None:
        return np.argpartition(a.ravel(), N-1)[N-1]
    else:
        return np.take(np.argpartition(a, N-1, axis=axis), N-1, axis=axis)

样本运行-

In [105]: a
Out[105]: 
array([[908, 770, 258, 534],
       [399, 376, 808, 750],
       [655, 654, 825, 355]])

In [106]: argNmin(a, N=2, axis=0)
Out[106]: array([2, 2, 1, 0])

In [107]: argNmin(a, N=2, axis=1)
Out[107]: array([3, 0, 1])

In [108]: argNmin(a, N=2)
Out[108]: 11

时间

为了了解使用argpartition而不是使用argsort进行实际排序的好处，如@pythonic833's post中所示，下面是对全局argmax版本的快速运行时测试-

In [70]: a = np.random.randint(0,99999,(1000,1000))

In [72]: %timeit np.argsort(a)[-2] # @pythonic833's soln
10 loops, best of 3: 40.6 ms per loop

In [73]: %timeit argNmax(a, N=2)
100 loops, best of 3: 2.12 ms per loop

Answer 2

您可以使用np.argsort这样做。

test =np.random.randint(1,5,10)

输出

array([3, 2, 3, 1, 4, 1, 3, 1, 3, 3])

为了得到第二个最大值

test[np.argsort(test)[-2]]

np.argsort按升序排序，因此对于最大值我们取最后一个值，对于第二个最大值取最后一个值。

编辑:为了改进这个答案，我编写了一个类似于one Divakar (https://stackoverflow.com/a/49832435/9534390)提供的函数。

def argNmax(a, N, axis=None):
    return np.take(np.argsort(a, axis=axis), -N)