如何用 NumPy 得到数组的 n 个最大值？
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让我们看看如何使用 NumPy 库获取数组的 n 个最大值的程序。为了从 numpy 数组中获得 n 个最大的值，我们必须首先使用 NumPy 的 numpy.argsort() 函数对 NumPy 数组进行排序，然后应用带有负索引的切片概念。
语法: numpy.argsort(arr，axis=-1，kind='quicksort '，order=None)
返回:【index _ Array，ndarray】沿指定轴排序的索引数组。如果 arr 是一维的，那么 arr[index_array]返回一个排序后的 arr。
让我们看一个例子:
示例 1: 从 NumPy 数组中获取第一大值。
蟒蛇 3
# import library
import numpy as np
# create numpy 1d-array
arr = np.array([2, 0, 1, 5,
4, 1, 9])
print("Given array:", arr)
# sort an array in
# ascending order
# np.argsort() return
# array of indices for
# sorted array
sorted_index_array = np.argsort(arr)
# sorted array
sorted_array = arr[sorted_index_array]
print("Sorted array:", sorted_array)
# we want 1 largest value
n = 1
# we are using negative
# indexing concept
# take n largest value
rslt = sorted_array[-n : ]
# show the output
print("{} largest value:".format(n),
rslt[0])
输出:
Given array: [2 0 1 5 4 1 9]
Sorted array: [0 1 1 2 4 5 9]
1 largest value: 9
示例 2: 从 NumPy 数组中获取 3 个最大值。
蟒蛇 3
# import library
import numpy as np
# create numpy 1d-array
arr = np.array([2, 0, 1, 5,
4, 1, 9])
print("Given array:", arr)
# sort an array in
# ascending order
# np.argsort() return
# array of indices for
# sorted array
sorted_index_array = np.argsort(arr)
# sorted array
sorted_array = arr[sorted_index_array]
print("Sorted array:", sorted_array)
# we want 3 largest value
n = 3
# we are using negative
# indexing concept
# find n largest value
rslt = sorted_array[-n : ]
# show the output
print("{} largest value:".format(n),
rslt)
输出:
Given array: [2 0 1 5 4 1 9]
Sorted array: [0 1 1 2 4 5 9]
3 largest value: [4 5 9]
