如何使用 NumPy 获取数组的 n 最大值？

让我们看看如何使用 NumPy 库获取数组的 n 最大值的程序。为了从 NumPy 数组中获取 n 最大值，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。

Syntax: numpy.argsort(arr, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None)

Return: [index_array, ndarray] Array of indices that sort arr along the specified axis.If arr is one-dimensional then arr[index_array] returns a sorted arr.

让我们看一个例子：

示例 1：从 NumPy 数组中获取第一个最大值。

Python3

# 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 数组中获取最大的 3 个值。

Python3

# 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]