如何沿轴而不是 argmax 给出的轴获取多维数组的 k 个顶级元素

Question

我有一个格式为 np.argmax(model.predict(X(，axis=2( 的预测，它返回一个元素。如何使用 numpy 预测前 k 个元素

Answer 1

@desertnaut提供的链接涵盖了一维情况。然而，概括"沿轴ND"的好答案并非完全微不足道。

下面是一个示例，我们沿轴 1 找到前 2 名：

>>> a = np.random.randint(0, 9, (3, 5, 6))
>>> b = a.argpartition(-2, axis=1)[:, -2:]
>>> i, j, k = a.shape
>>> i, j, k = np.ogrid[:i, :j, :k]
>>> b = b[i, a[i, b, k].argsort(axis=1), k]
>>> a
array([[[8, 4, 1, 2, 4, 8],
[0, 1, 3, 4, 2, 7],
[4, 2, 7, 8, 1, 4],
[1, 6, 2, 0, 3, 7],
[1, 0, 0, 2, 8, 1]],
[[1, 6, 3, 3, 0, 6],
[7, 2, 0, 3, 8, 5],
[5, 0, 1, 1, 7, 4],
[2, 2, 4, 2, 6, 2],
[5, 5, 7, 6, 8, 1]],
[[4, 4, 4, 6, 2, 5],
[2, 7, 8, 2, 6, 0],
[5, 6, 7, 5, 1, 6],
[6, 5, 3, 2, 2, 3],
[5, 1, 8, 1, 6, 8]]])
>>> a[i, b, k]
array([[[4, 4, 3, 4, 4, 7],
[8, 6, 7, 8, 8, 8]],
[[5, 5, 4, 3, 8, 5],
[7, 6, 7, 6, 8, 6]],
[[5, 6, 8, 5, 6, 6],
[6, 7, 8, 6, 6, 8]]])

一般函数可能如下所示

def argtopk(A, k, axis=0):
tk = A.argpartition(-k, axis=axis)[(*axis*(slice(None),), slice(-k, None))]
I = np.ogrid[(*map(slice, A.shape),)]
I[axis] = tk
I[axis] = A[I].argsort(axis=axis)
return tk[I]