最快的方式

有很多解决方案，为单个阵列做到这一点的，但对于一个矩阵，如：最快的方式

>>> k 
array([[ 35, 48, 63], 
     [ 60, 77, 96], 
     [ 91, 112, 135]])

您可以使用k.max()，但当然这只返回最高值，135。如果我想要第二或第三呢？

来源

2015-10-17 thefoxrocks

看看这个答案：http://stackoverflow.com/questions/26603747/get-the-indices-of-n-highest-values-in-an-ndarray – NJM

可以flatten矩阵，然后对其进行排序：

>>> k = np.array([[ 35, 48, 63], 
...  [ 60, 77, 96], 
...  [ 91, 112, 135]]) 
>>> flat=k.flatten() 
>>> flat.sort() 
>>> flat 
array([ 35, 48, 60, 63, 77, 91, 96, 112, 135]) 
>>> flat[-2] 
112 
>>> flat[-3] 
96

来源

2015-10-17 00:27:38 rofls

'np.partition'可能会更快 - 它进行了部分排序，只是将数组分成两部分。 – hpaulj

哦，我喜欢那样。 – rofls

这种方法可能会更好，如果他想抓住多个元素，比如说第二，第三大等等，因为除索引之外，它们都将不再进行其他操作。 – rofls

由于said，np.partition应该更快（最多O（n）的运行时间）：

np.partition(k.flatten(), -2)[-2]

应该返回第二最大的元素。（partition保证编号元素在位，前面的所有元素都较小，后面的所有元素都较大）。

来源

2017-04-02 17:19:32

import numpy as np 
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
a=a.reshape((a.shape[0])*(a.shape[1])) # n is the nth largest taken by us 
print(a[np.argsort()[-n]])

来源

2017-09-22 16:38:06

感谢您的贡献。如果你解释你的想法，你的答案可能会更有用。 –

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