numpy 随机选择非唯一最大值的argmax

acruukt9 于 11个月前发布在其他

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给定一个2D numpy数组，我想用每行最大值的列索引构造一个数组。到目前为止，arr.argmax(1)工作得很好。然而，对于我的特定情况，对于某些行，2个或更多列可能包含最大值。在这种情况下，我想随机选择一个列索引（不是第一个索引，因为它是.argmax(1)的情况）。
例如，对于以下arr：

arr = np.array([
    [0, 1, 0],
    [1, 1, 0],
    [2, 1, 3],
    [3, 2, 2]
])

字符串
有两种可能的结果：array([1, 0, 2, 0])和array([1, 1, 2, 0])，每一种都以1/2的概率被选择。
我有一段代码，它使用列表解析返回预期的输出：

idx = np.arange(arr.shape[1])
ans = [np.random.choice(idx[ix]) for ix in arr == arr.max(1, keepdims=True)]

型
但是我在寻找一个优化的numpy解决方案。换句话说，我如何用numpy方法替换列表解析，使代码适用于更大的数组？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75090483/randomly-select-argmax-of-non-unique-maximum

2条答案

按热度按时间

5jvtdoz21#

使用scipy.stats.rankdata和apply_along_axis如下。

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata
ranks = rankdata(-arr, axis = 1, method = "min")
func = lambda x: np.random.choice(np.where(x==1)[0])
idx = np.apply_along_axis(func, 1, ranks)

print(idx)

字符串
它返回[1 0 2 0]或[1 1 2 0]。
rankdata计算每行中每个值的秩，最大值为1。func随机选择一个对应值为1的索引。最后，apply_along_axis将func应用于arr的每一行。

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n3schb8v2#

在我离线的一些建议之后，事实证明，当我们将标记行最大值的布尔数组乘以相同形状的随机数组时，最大值的随机化是可能的。然后剩下的是一个简单的argmax(1)调用。

# boolean array that flags maximum values of each row
mxs = arr == arr.max(1, keepdims=True)
# random array where non-maximum values are zero and maximum values are random values
random_arr = np.random.rand(*arr.shape) * mxs
# row-wise maximum of the auxiliary array
ans = random_arr.argmax(1)

字符串
一个timeit测试显示，对于形状为(507_563, 12)的数据，这段代码在我的机器上运行时间约为172 ms，而问题中的循环运行时间为11秒，因此这大约快了63倍。

赞(0）回复(0）举报 11个月前

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