तेज रास्ता

Question

वहाँ इस तरह के रूप में एक एकल सरणी के लिए यह करने के लिए समाधान के बहुत सारे है, लेकिन, एक मैट्रिक्स के बारे में क्या कर रहे हैं:

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

आप k.max() उपयोग कर सकते हैं, लेकिन बेशक यह केवल उच्चतम मूल्य, 135 देता है। अगर मैं दूसरा या तीसरा चाहता हूं तो क्या होगा?

Answer 1

आप मैट्रिक्स flatten और फिर इसे सॉर्ट कर सकते हैं:

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

2 लौटना चाहिए:

>>> 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 2

said के रूप में, np.partition तेजी से (सबसे हे (एन) चल रहा है समय में) होना चाहिए सबसे बड़ा तत्व। (partition गारंटी देता है कि क्रमांकित तत्व स्थिति में है, पहले सभी तत्व छोटे हैं, और पीछे सभी बड़े हैं)।

Answer 3

import numpy as np 
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
a=a.reshape((a.shape[0])*(a.shape[1])) # n is the nth largest taken by us 
print(a[np.argsort()[-n]])