在二维数组中查找 n 个参数

Question

我需要在 python 的二维数组中找到 n 个 argmins，我该怎么做？

示例：

a=np.array([[1, 5, 9], [2, 3, 10], [4, 11, 12]])
argmins = n_argmins(a, 5) # finding 5 argmins
print(argmins)

输出：

[[0 1]
 [0 2]
 [1 0]
 [1 1]
 [2 0]]

Answer 1

将数据转换为列表但记住原始索引。在列表中搜索 n min args。

代码：

def n_argmins(a, n)
  for i,inner in enumerate(a):
     for j,x in enumerate(inner):
         indexes[x] = [i,j]
         a_new.append(x)
  res = []
  for _ in range(n):
     res.append(indexes[min(a_new)])
     a_new.remove(min(a_new))
  return res

假设所有列表都已排序（如示例所示），我们可以用更好的方式解决它。该解决方案基于这样的想法，即每个内部列表中的第一个值已经是该列表的最小参数。所以我们只需要搜索它们。代码：

n = 5
next_possible_mins = [0]*len(a)
indexes = [0]*len(a)
result = []
for i in range(len(a)):
    next_possible_mins[i] = a[i][0]
    indexes[i] = [0, i]

for i in range(n):
    index_min = next_possible_mins.index(min(next_possible_mins))
    result.append(indexes[index_min])
    indexes[index_min] = [indexes[index_min][0]+1, indexes[index_min][1]]
    next_possible_mins[index_min] = a[indexes[index_min][1]][indexes[index_min][0]]

print(result)

Answer 2

您可以尝试以下方法：

import numpy as np

a=np.array([[1, 5, 9], [2, 3, 10], [4, 11, 12]])
np.c_[np.unravel_index(a.ravel().argsort()[:5], a.shape)]

它给出：

array([[0, 0],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [0, 1]])

在二维数组中查找 n 个参数

Find n argmins in 2d array

python

numpy

min

python-3.x

numpy-ndarray