我有二维 numpy 数组:
arr = np.array([[0.1, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5],
[0.06, 0.1, 0.1, 0.1, 0.01],
[0.24, 0.24, 0.24, 0.24, 0.24],
[0.2, 0.25, 0.3, 0.12, 0.02]])
print (arr)
[[0.1 0.1 0.3 0.4 0.5 ]
[0.06 0.1 0.1 0.1 0.01]
[0.24 0.24 0.24 0.24 0.24]
[0.2 0.25 0.3 0.12 0.02]]
我想过滤前 N 个值,所以我使用
argsort
:N = 2
arr1 = np.argsort(-arr, kind='mergesort') < N
print (arr1)
[[False False False True True]
[ True False False True False] <- first top 2 are duplicates
[ True True False False False]
[False True True False False]]
它工作得很好,至少不是顶部重复,比如第 2 行。
预期输出:
print (arr1)
[[False False False True True]
[False True True False False]
[ True True False False False]
[False True True False False]]
有没有更快的方法来处理它?
最佳答案
切片以获取前 N 个索引并使用它们创建最终掩码 -
idx = np.argsort(-arr, kind='mergesort')[:,:N]
mask = np.zeros(arr.shape, dtype=bool)
np.put_along_axis(mask, idx, True, axis=-1)
关于arrays - 二维数组中的前 N 个值,要屏蔽重复项,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61517878/