This question already has answers here:
numpy matrix, setting 0 to values by sorting each row
(2 个回答)
3年前关闭。
我有一个 numpy 数据数组,我只需要保留
我目前的解决方案:
在上面的代码中,
是否有可能摆脱 for 循环?
(2 个回答)
3年前关闭。
我有一个 numpy 数据数组,我只需要保留
n
最高值,其他所有内容都为零。我目前的解决方案:
import numpy as np
np.random.seed(30)
# keep only the n highest values
n = 3
# Simple 2x5 data field for this example, real life application will be exteremely large
data = np.random.random((2,5))
#[[ 0.64414354 0.38074849 0.66304791 0.16365073 0.96260781]
# [ 0.34666184 0.99175099 0.2350579 0.58569427 0.4066901 ]]
# find indices of the n highest values per row
idx = np.argsort(data)[:,-n:]
#[[0 2 4]
# [4 3 1]]
# put those values back in a blank array
data_ = np.zeros(data.shape) # blank slate
for i in xrange(data.shape[0]):
data_[i,idx[i]] = data[i,idx[i]]
# Each row contains only the 3 highest values per row or the original data
#[[ 0.64414354 0. 0.66304791 0. 0.96260781]
# [ 0. 0.99175099 0. 0.58569427 0.4066901 ]]
在上面的代码中,
data_
具有 n
最高值,其他所有内容都归零。即使 data.shape[1]
小于 n
,这也能很好地工作。但唯一的问题是 for loop
,它很慢,因为我的实际用例是在非常非常大的数组上。是否有可能摆脱 for 循环?
最佳答案
您可以对 np.argsort
的结果进行操作 - np.argsort 两次,第一个获取索引顺序,第二个获取排名 - 以矢量化方式,然后使用 np.where
或简单地乘法将其他所有内容归零:
In [116]: np.argsort(data)
Out[116]:
array([[3, 1, 0, 2, 4],
[2, 0, 4, 3, 1]])
In [117]: np.argsort(np.argsort(data)) # these are the ranks
Out[117]:
array([[2, 1, 3, 0, 4],
[1, 4, 0, 3, 2]])
In [118]: np.argsort(np.argsort(data)) >= data.shape[1] - 3
Out[118]:
array([[ True, False, True, False, True],
[False, True, False, True, True]], dtype=bool)
In [119]: data * (np.argsort(np.argsort(data)) >= data.shape[1] - 3)
Out[119]:
array([[ 0.64414354, 0. , 0.66304791, 0. , 0.96260781],
[ 0. , 0.99175099, 0. , 0.58569427, 0.4066901 ]])
In [120]: np.where(np.argsort(np.argsort(data)) >= data.shape[1]-3, data, 0)
Out[120]:
array([[ 0.64414354, 0. , 0.66304791, 0. , 0.96260781],
[ 0. , 0.99175099, 0. , 0.58569427, 0.4066901 ]])
关于python - 保留 numpy 数组每一行的 n 个最高值,并将其他所有内容归零,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/47106112/
10-11 22:39