python numpy：从矩阵中获取最小/最大n个值和索引的有效方式

发布时间：2020-12-16 23:18:50 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：给定一个数字矩阵(2-d数组),在数组中返回最小/最大值n(以及它们的索引)是什么有效的方式？目前我有： def n_max(arr,n): res = [(0,(0,0))]*n for y in xrange(len(arr)): for x in xrange(len(arr[y])): val = float(arr[y,x]) el = (val,(y,x)) i = bisect

给定一个数字矩阵(2-d数组),在数组中返回最小/最大值n(以及它们的索引)是什么有效的方式？目前我有：

def n_max(arr,n):
    res = [(0,(0,0))]*n
    for y in xrange(len(arr)):
        for x in xrange(len(arr[y])):
            val = float(arr[y,x])
            el = (val,(y,x))
            i = bisect.bisect(res,el)
            if i > 0:
                res.insert(i,el)
                del res[0]
    return res

这比pyopencv所做的图像模板匹配算法要长3倍,以生成我想要运行的阵列,我认为这是愚蠢的.

解决方法

自从另一个答案的时候,NumPy已经添加了 numpy.partition和 numpy.argpartition的部分排序功能,可以在O(arr.size)时间或O(arr.size n * log(n))中执行此操作,如果需要元素按排序顺序排列.

numpy.partition(arr,n)返回数组的大小,其中第n个元素是数组排序时的大小.所有较小的元素都来自这个元素,所有更大的元素都来了.

numpy.argpartition是numpy.partition,因为numpy.argsort是numpy.sort.

以下是使用这些函数找到arr的最小n个元素的索引的方法：

flat_indices = numpy.argpartition(arr.ravel(),n-1)[:n]
row_indices,col_indices = numpy.unravel_index(flat_indices,arr.shape)

如果您需要索引,row_indices [0]是最小元素的行,而不是n个最小元素之一：

min_elements = arr[row_indices,col_indices]
min_elements_order = numpy.argsort(min_elements)
row_indices,col_indices = row_indices[min_elements_order],col_indices[min_elements_order]

（编辑：李大同）

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