numpy高維陣列獲取top K

理論知識請自行翻閱numpy的argpartition和partition方法的實現原理，該文章僅僅包含使用和效率驗證。此外，numpy版本需要》=1.8.0。

不廢話了，直接放**，一看就懂，看不懂再說，自己跑一下就知道。

import numpy as np

defget_sorted_top_k
(array, top_k=
1, axis=-1
, reverse=
false):
"""    多維陣列排序
args:
array: 多維陣列
top_k: 取數
axis: 軸維度
reverse: 是否倒序
returns:
top_sorted_scores: 值
top_sorted_indexes: 位置
"""if reverse:
# argpartition分割槽排序，在給定軸上找到最小的值對應的idx，partition同理找對應的值
# kth表示在前的較小值的個數，帶來的問題是排序後的結果兩個分區間是仍然是無序的
# kth絕對值越小，分割槽排序效果越明顯
axis_length = array.shape[axis]
partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=
-top_k, axis=axis)
,range
(axis_length - top_k, axis_length)
, axis)
else
:        partition_index = np.take(np.argpartition(array, kth=top_k, axis=axis)
,range(0
, top_k)
, axis)
top_scores = np.take_along_axis(array, partition_index, axis)
# 分割槽後重新排序
sorted_index = np.argsort(top_scores, axis=axis)
if reverse:
sorted_index = np.flip(sorted_index, axis=axis)
top_sorted_scores = np.take_along_axis(top_scores, sorted_index, axis)
top_sorted_indexes = np.take_along_axis(partition_index, sorted_index, axis)
return top_sorted_scores, top_sorted_indexes
if __name__ ==
"__main__"
:import time
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
x = np.random.rand(10,
128)
y = np.random.rand(
1000000
,128
)    z = cosine_similarity(x, y)
start_time = time.time(
)    sorted_index_1 = get_sorted_top_k(z, top_k=
3, axis=
1, reverse=
true)[
1]print
(time.time(
)- start_time)
start_time = time.time(
)    sorted_index_2 = np.flip(np.argsort(z, axis=1)
[:,-
3:], axis=1)
print
(time.time(
)- start_time)
print
((sorted_index_1 == sorted_index_2)
.all()
)

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