在 NumPy 数组的每一列中找到两个最小值的最快方法答案

【问题标题】：Fastest way to find two minimum values in each column of NumPy array在 NumPy 数组的每一列中找到两个最小值的最快方法
【发布时间】：2020-09-14 19:03:38
【问题描述】：

如果我想在 NumPy 数组的每一列中找到最小值，我可以使用 numpy.amin() 函数。但是，有没有办法在每列中找到两个最小值，比对每列进行排序更快？

【问题讨论】：

标签： numpy min

【解决方案1】：

您可以简单地在列中使用np.partition 来获得最小的N 数字-

N = 2
np.partition(a,kth=N-1,axis=0)[:N]

这实际上并没有对整个数据进行排序，只是分成两个部分，这样最小的 N 个数字位于第一个部分，也称为partial-sort。

奖励（获得前 N 个元素）： 同样，要获得每列的前 N 数字，只需使用负的 kth 值 -

np.partition(a,kth=-N,axis=0)[-N:]

沿其他轴和更高暗度阵列

要沿其他轴使用它，请更改 axis 值。因此，沿行，二维数组将是axis=1，对于更高维度的 ndarray 以相同的方式扩展。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 min() 方法，并指定要平均的轴：

a = np.random.rand(10,3)
a.min(axis=0)

给予：

array([0.04435587, 0.00163139, 0.06327353])


a.min(axis=1)

给予

array([0.01354386, 0.08996586, 0.19332211, 0.00163139, 0.55650945,
       0.08409907, 0.23015718, 0.31463493, 0.49117553, 0.53646868])

【讨论】：