NumPy 배열에서 여러 최대값의 인덱스를 효율적으로 찾을 수 있습니까?

NumPy 배열에서 여러 최대값의 인덱스 검색

NumPy는 NumPy 배열에서 최대값의 인덱스를 검색하기 위한 편리한 np.argmax 함수를 제공합니다. 배열. 그러나 상위 N개 최대값의 인덱스를 찾아야 한다면 어떻게 해야 할까요?

솔루션

최근 NumPy 버전(1.8 이상)에서는 이를 위한 argpartition 함수를 도입합니다. 목적. 상위 N개 요소의 인덱스를 얻으려면 다음 단계를 따르세요.

import numpy as np

# Original array
a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])

# Find indices of top N elements (N = 4 in this case)
ind = np.argpartition(a, -4)[-4:]

# Extract top N elements
top4 = a[ind]

# Print indices and top N elements
print("Indices:", ind)
print("Top 4 elements:", top4)

설명

np.argpartition은 배열을 부분적으로 정렬하여 두 개의 하위 요소로 분할합니다. 배열: 첫 번째 하위 배열에는 상위 N개 요소(이 경우 가장 큰 4개 요소)가 포함되고 두 번째 하위 배열에는 나머지 요소가 포함됩니다. 요소. 반환된 배열 ind에는 첫 번째 하위 배열에 있는 요소의 인덱스가 포함됩니다.

이 예의 출력은 다음과 같습니다.

Indices: [1 5 8 0]
Top 4 elements: [4 9 6 9]

Optimizations

정렬된 색인도 필요한 경우 정렬할 수 있습니다. 별도로:

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

이 단계에는 O(k log k) 시간이 필요합니다. 여기서 k는 검색할 상위 요소 수입니다. 전반적으로 이 접근 방식은 O(n k log k)의 시간 복잡도를 가지므로 대규모 배열과 적당한 k 값에 효율적입니다.

위 내용은 NumPy 배열에서 여러 최대값의 인덱스를 효율적으로 찾을 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!