如何在列表或np.array中找到n个最大元素的索引，Python

Question

有没有内置函数或者非常简单的方法来查找列表或numpy数组中n个最大元素的索引？

K = [1,2,2,4,5,5,6,10]

找到最大5个元素的索引？

我会将重复的元素计算多次，并输出这些最大数字的索引列表。

- Logan Yang

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你在这里期望的输出是什么？ - Ashwini Chaudhary

你是否重复计算了重复项？ - Colleen

可能是如何在numpy数组中获取N个最大值的索引？的重复问题。 - John Zwinck

那么针对 [1,2,2,4,5,10,5,6,10]，输出会是什么？ - Ashwini Chaudhary

Answer 1

也许可以是这样的：

>>> K
[4, 5, 1, 6, 2, 5, 2, 10]
>>> sorted(range(len(K)), key=lambda x: K[x])
[2, 4, 6, 0, 1, 5, 3, 7]
>>> sorted(range(len(K)), key=lambda x: K[x])[-5:]
[0, 1, 5, 3, 7]

或者使用 numpy，你可以使用 argsort：

>>> np.argsort(K)[-5:]
array([0, 1, 5, 3, 7])

argsort也是一个方法：

>>> K = np.array(K)
>>> K.argsort()[-5:]
array([0, 1, 5, 3, 7])
>>> K[K.argsort()[-5:]]
array([ 4,  5,  5,  6, 10])

- DSM

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另外一种方法是 import heapq;heapq.nlargest(n, range(len(K)), key=lambda x: K[x])。 - Makers_F

这种方法不太适合对于非常大的列表进行排序，因为它可能需要O(n^2)的时间复杂度，而你应该在线性时间内解决这个问题。 - L.DZ

Answer 2

考虑以下代码：

 N=5
 K = [1,10,2,4,5,5,6,2]
 #store list in tmp to retrieve index
 tmp=list(K)
 #sort list so that largest elements are on the far right
 K.sort()
 #To get the 5 largest elements
 print K[-N:]
 #To get the 5th largest element
 print K[-N]
 #get index of the 5th largest element
 print tmp.index(K[-N])

如果您希望忽略重复项，则可以使用set()函数，如下所示：

 N=5
 K = [1,10,2,4,5,5,6,2]
 #store list in tmp to retrieve index
 tmp=list(K)
 #sort list so that largest elements are on the far right
 K.sort()
 #Putting the list to a set removes duplicates
 K=set(K)
 #change K back to list since set does not support indexing
 K=list(K)
 #To get the 5 largest elements
 print K[-N:]
 #To get the 5th largest element
 print K[-N]
 #get index of the 5th largest element
 print tmp.index(K[-N])

希望其中一个可以回答您的问题 :)

- IssamLaradji

Answer 3

这应该可以工作：

K = [1,2,2,4,5,5,6,10]
num = 5
print 'K %s.' % (sorted(K, reverse=True)[:num])

- cforbish

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这会给出值本身，但不包括它们的索引。 - ClimateUnboxed

Answer 4

为了提高效率，对于大数组而言，NumPy的Partition函数会更加高效。它并不需要完全排序。

“所有小于第k个元素的元素都会被移动到此元素前面，而所有等于或大于第k个元素的元素则会被移动到其后面。这两个分区中的元素顺序是不确定的。”

- cosine

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我正要把这个作为答案添加进来。我认为 @cosine 的意思是使用 np.argpartition 而不是像在 @DSM 的回答中使用 np.argsort。因此，np.argpartition(K,-5)[-5:] 返回前五个最大值的 索引，即 [3, 4, 5, 6, 7]。使用这些索引在 K 上，np.array(K)[ np.argpartition(K,-5)[-5:] ] 返回实际的五个最大值，即 [ 4, 5, 5, 6, 10] （你也可以直接使用 np.partition(K,-5)[-5:] 获取这些值）。 - gnoodle

Answer 5

import headq

然后使用函数nlargest()

- JimmyC

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亲爱的JimmyC，你是对的，这是在Python中完成它的最佳方式。然而，你的答案收到了负评。我想这是因为有几种方法可以改进你的答案：（1）你写成了headq而不是heapq。（2）请用完整的英语句子书写。（3）请给出一个使用示例。（4）你还可以链接到文档：https://docs.python.org/3/library/heapq.html#heapq.nlargest - Stef