给定一个数字矩阵(2-d数组),在数组中返回最小/最大值n(以及它们的索引)是什么有效的方式？目前我有：
def n_max(arr,n):
res = [(0,(0,0))]*n
for y in xrange(len(arr)):
for x in xrange(len(arr[y])):
val = float(arr[y,x])
el = (val,(y,x))
i = bisect.bisect(res,el)
if i > 0:
res.insert(i,el)
del res[0]
return res
这比pyopencv所做的图像模板匹配算法要长3倍,以生成我想要运行的阵列,我认为这是愚蠢的.
解决方法
自从另一个答案的时候,NumPy已经添加了
numpy.partition和
numpy.argpartition的部分排序功能,可以在O(arr.size)时间或O(arr.size n * log(n))中执行此操作,如果需要元素按排序顺序排列.
numpy.partition(arr,n)返回数组的大小,其中第n个元素是数组排序时的大小.所有较小的元素都来自这个元素,所有更大的元素都来了.
numpy.argpartition是numpy.partition,因为numpy.argsort是numpy.sort.
以下是使用这些函数找到arr的最小n个元素的索引的方法：
flat_indices = numpy.argpartition(arr.ravel(),n-1)[:n] row_indices,col_indices = numpy.unravel_index(flat_indices,arr.shape)
如果您需要索引,row_indices [0]是最小元素的行,而不是n个最小元素之一：
min_elements = arr[row_indices,col_indices] min_elements_order = numpy.argsort(min_elements) row_indices,col_indices = row_indices[min_elements_order],col_indices[min_elements_order]