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Le moyen le plus rapide de trouver la nième plus grande valeur d'une matrice numpy

Il existe de nombreuses solutions pour ce faire pour un seul tableau, mais qu'en est-il d'une matrice, telle que:

>>> k
array([[ 35,  48,  63],
       [ 60,  77,  96],
       [ 91, 112, 135]])

Vous pouvez utiliser k.max(), mais bien sûr, cela ne renvoie que la valeur la plus élevée, 135. Et si je veux le deuxième ou le troisième?

pythonnumpy
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thefoxrocks

Vous pouvez aplatir la matrice puis la trier:

>>> k = np.array([[ 35,  48,  63],
...        [ 60,  77,  96],
...        [ 91, 112, 135]])
>>> flat=k.flatten()
>>> flat.sort()
>>> flat
array([ 35,  48,  60,  63,  77,  91,  96, 112, 135])
>>> flat[-2]
112
>>> flat[-3]
96
9
rofls

Comme dit , np.partition devrait être plus rapide (au plus O(n) temps d'exécution):

np.partition(k.flatten(), -2)[-2]

devrait renvoyer le 2e plus grand élément. (partition garantit que l'élément numéroté est en position, tous les éléments précédents sont plus petits et tous ceux situés derrière sont plus grands).

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serv-inc

Une autre façon de faire cela lorsque des éléments répétés sont présentés dans le tableau à disposition . Si nous avons quelque chose comme 

a = np.array([[1,1],[3,4]])

alors le deuxième plus grand élément sera 3, pas 1.

Vous pouvez également utiliser l'extrait suivant:

second_largest = sorted(list(set(a.flatten().tolist())))[-2]

D'abord, aplatissez la matrice, puis ne laissez que des éléments uniques, puis revenez à la liste des éléments mutables, triez-la et prenez le deuxième élément. Cela devrait renvoyer le deuxième plus gros élément de la fin, même s'il y a des éléments répétitifs dans le tableau.

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drsealks
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a=a.reshape((a.shape[0])*(a.shape[1]))  # n is the nth largest taken by us
print(a[np.argsort()[-n]])
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Lakshay Chawla