ndarray中最大值的索引列表

Question

我有个约会。从这个数组中，我需要选择N个值最大的数字的列表。我找到heapq.nlargest来查找N个最大的条目，但是我需要提取索引。 我想构建一个新的数组，其中只有第一列中权重最大的N行将继续存在。其余的行将被随机值替换

import numpy as np
import heapq   # For choosing list of max values
a = [[1.1,2.1,3.1], [2.1,3.1,4.1], [5.1,0.1,7.1],[0.1,1.1,1.1],[4.1,3.1,9.1]]
a = np.asarray(a)
maxVal = heapq.nlargest(2,a[:,0])

if __name__ == '__main__':
    print a
    print maxVal

我得到的结果是：

[[ 1.1  2.1  3.1]
[ 2.1  3.1  4.1]
[ 5.1  0.1  7.1]
[ 0.1  1.1  1.1]
[ 4.1  3.1  9.1]]

[5.0999999999999996, 4.0999999999999996]

但我需要的是[2,4]作为构建新数组的索引。索引是行，因此在本例中，如果要用0替换其余的，则需要用以下内容结束：

[[0.0  0.0  0.0]
[ 0.0  0.0  0.0]
[ 5.1  0.1  7.1]
[ 0.0  0.0  0.0]
[ 4.1  3.1  9.1]]

我被困在需要索引的地方。原始数组有1000行和100列。权重是标准化的浮点，我不想做类似于if a[:,1] == maxVal[0]:的事情，因为有时我的权重非常接近，并且可以以比我原来的N更多的值maxVal[0]结束

有什么简单的方法可以提取此设置上的索引来替换数组的其余部分吗？你知道吗

Answer 1

如果只有1000行，我会忘记堆，在第一列使用np.argsort：

>>> np.argsort(a[:,0])[::-1][:2]
array([2, 4])

如果你想把它们放在一起，它看起来像：

def trim_rows(a, n) :
    idx = np.argsort(a[:,0])[:-n]
    a[idx] = 0

>>> a = np.random.rand(10, 4)
>>> a

array([[ 0.34416425,  0.89021968,  0.06260404,  0.0218131 ],
       [ 0.72344948,  0.79637177,  0.70029863,  0.20096129],
       [ 0.27772833,  0.05372373,  0.00372941,  0.18454153],
       [ 0.09124461,  0.38676351,  0.98478492,  0.72986697],
       [ 0.84789887,  0.69171688,  0.97718206,  0.64019977],
       [ 0.27597241,  0.26705301,  0.62124467,  0.43337711],
       [ 0.79455424,  0.37024814,  0.93549275,  0.01130491],
       [ 0.95113795,  0.32306471,  0.47548887,  0.20429272],
       [ 0.3943888 ,  0.61586129,  0.02776393,  0.2560126 ],
       [ 0.5934556 ,  0.23093912,  0.12550062,  0.58542137]])
>>> trim_rows(a, 3)
>>> a

array([[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.84789887,  0.69171688,  0.97718206,  0.64019977],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.79455424,  0.37024814,  0.93549275,  0.01130491],
       [ 0.95113795,  0.32306471,  0.47548887,  0.20429272],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ]])

对于您的数据大小，它可能足够快：

In [7]: a = np.random.rand(1000, 100)

In [8]: %timeit -n1 -r1 trim_rows(a, 50)
1 loops, best of 1: 7.65 ms per loop