在numpy Matrix中找到第n个最大值的最快方法

Question

对于单个阵列,有很多解决方案可以做到这一点,但是矩阵怎么样,例如:

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

你可以使用k.max(),但当然这只返回最高值,135.如果我想要第二个或第三个怎么办？

Answer 1

至于说,np.partition应该快了(最多O(n)的运行时间):

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

应该返回第二大元素.(partition保证编号元素处于适当位置,之前的所有元素都较小,后面的所有元素都较大).

Answer 2

您可以展平矩阵然后对其进行排序:

>>> 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

Answer 3

使用“unique”函数是一种非常干净的方法，但可能不是最快的：

k = array([[ 35,  48,  63],
           [ 60,  77,  96],
           [ 91, 112, 135]])
i = numpy.unique(k)[-2]

对于第二大的