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在数据分析和机器学习中，经常需要找到NumPy数组中的最大值及其对应的索引。以下是两种常用的方法来获取NumPy数组中前N个最大值的索引。

使用argsort函数

argsort函数可以帮助我们在NumPy数组中找到前N个最大值的索引。首先，我们需要导入NumPy库并创建一个数组。例如：

import numpy as nparr = np.array([0.80278087, 16.00330519, 11.83966578, 9.14129425, 4.86049127, 6.10701755, 20.61007086, 7.81676146, 7.59778026, 9.14129425])print(arr)

输出：

array([ 0.80278087, 16.00330519, 11.83966578, 9.14129425, 4.86049127, 6.10701755, 20.61007086, 7.81676146, 7.59778026, 9.14129425])

接下来，我们可以使用argsort函数来获取数组中前N个最大值的索引。例如，要获取最大的三个数字的索引，可以使用以下代码：

n = 3print(arr.argsort()[-n:][::-1])

输出：

array([6, 1, 2], dtype=int64)

这意味着最大的三个数字的索引是6、1和21。

使用argpartition函数

argpartition函数可以帮助我们在NumPy数组中找到前N个最大值的索引。与argsort函数不同的是，argpartition函数仅对前N个最大值进行排序，不对所有元素进行排序。这使得它在处理大型数据集时更加高效。例如：

import numpy as nparr = np.array([3, 1, 2, 4, 5])print(np.argpartition(arr, -2)[-2:])

输出：

array([3, 4])

这里我们将数组中倒数第2和倒数第1个最大值的索引打印出来。如果我们想要得到的是最大值的索引按升序排列的结果，可以再使用argsort函数进行排序2。

总结来说，argsort和argpartition函数都是获取NumPy数组中前N个最大值索引的有效方法。对于处理大型数据集，argpartition函数更为高效。