pythonでnumpy2次元配列から任意の個数の最小値を与えるインデックスを取得したい

Question

pythonでnumpy2次元配列の小さい順に任意の個数インデックスを取得したいです。
最小値を与えるインデックスnx_minとny_minの組がn個返ってくる関数を作ろうとしています。

ネットで探しましたが、ピッタリのものを見つけられませんでした。
https://qiita.com/shippokun/items/01c85e36b8de7afd01a6
が近いのですが、「同一の最小値を複数」取得するのではなく、
2次元配列の数値がすべてユニークであっても、同一の数値があっても、
任意の個数取得したいです。

試したこと

import numpy as np
nx = 50
ny = 40
Mat = np.random.rand(ny, nx)
があった場合に、Matを一列にした場合の最小のインデックスは、
min_idx = np.argmin(Mat)
で取得できますが、こうではなく、

n=10と指定して「小さい方から順にn個」のインデックスを取得したいです
2次元配列の中には、まったく同じ数値が複数ある場合も
すべての数値がユニークな場合もあります

インデックスが得られれば、あとは
ny_min = min_idx // nx
nx_min = min_idx % nx
などとして1次元→2次元のインデックス変換を行うつもりです。

ループにして
最小のインデックス取得→
そのインデックスを使って2次元配列の行と列を消去→
を繰り返せば達成できますが、
行列が大きいために一気に取得したいです。

お手数ですが、ご教示いただけますと幸いです

Comments

[meg_]

簡単なサンプルを提示できますか？

[11TACK]

以下でいかがでしょうか

import numpy as np
nx = 5
ny = 4
Mat = np.random.rand(ny, nx)
print(Mat)

def get_min_index(Mat):
# 1次元に整列した際の最小を与えるインデックスを取得
min_idx = np.argmin(Mat)

# 取得したmin_idxを2次元配列におけるx,yインデックスに変換
ny_min = min_idx // nx
nx_min = min_idx % nx
return ny_min, nx_min

# これでは1組しか得られない
ny_min, mx_min = get_min_index(Mat)
print(' y = ', ny_min, ' x = ', mx_min, ' min_value = ', Mat[ny_min,mx_min])

# 以下のように書けばn個のny_min, mx_minがリストとして返ってくる関数を書きたいです
# ny_minのshapeは(1, n)
# nx_minのshapeは(1, n)
ny_min, mx_min = get_min_index_v2(Mat, n=3)

[meg_]

> 簡単なサンプルを提示できますか？
上記はnumpy配列のインプット／アウトプットのサンプルデータがあると回答者に分かりやすくなるかと思っての依頼でした。
「最小値を与えるインデックスnx_minとny_minの組がn個返ってくる関数」のイメージが掴めませんでした。

[11TACK]

ありがとうございます。kirakira0048様のような関数を指しておりました

Answer 1

np.argsort()関数（あるいはndarrayの.argsort()メソッド）を用いると、配列の小さい順のインデックスを得ることができます。

arr = np.array([2, 6, 4, 1, 5, 3])
idx = np.argsort(arr)

print(idx)       # [3 0 5 2 4 1]
print(arr[idx])  # [1 2 3 4 5 6]

なお引数にaxis=Noneを指定すると多次元配列を一次元配列とみなして処理します。

以下は.argsort()メソッドで小さい順にn番目までのインデックスを取得し、一次元インデックスをnp.unravel_index()関数を用いて二次元座標にする自作関数の例です（渡す配列が三次元以上でも機能します）。

def get_min_index(arr, n):
    return np.unravel_index(np.argsort(arr, axis=None)[:n], arr.shape)

なお、結果が小さい順に並んでいなくても良いなら、上記のnp.argsort(arr, axis=None)をnp.argpartition(arr, n, axis=None)に変更することで速くなります。（argpartition()は、やっていることはargsort()より単純なのですが言葉で説明すると複雑なので説明は割愛します……）

---

実行例：

In [11]: Mat = np.random.default_rng(0).random((4, 5))
    ...: print(Mat)
[[0.63696169 0.26978671 0.04097352 0.01652764 0.81327024]
 [0.91275558 0.60663578 0.72949656 0.54362499 0.93507242]
 [0.81585355 0.0027385  0.85740428 0.03358558 0.72965545]
 [0.17565562 0.86317892 0.54146122 0.29971189 0.42268722]]

In [12]: idx = get_min_index(Mat, 5)
    ...: print(idx)
    ...: print(Mat[idx])
(array([2, 0, 2, 0, 3], dtype=int64), array([1, 3, 3, 2, 0], dtype=int64))
[0.0027385  0.01652764 0.03358558 0.04097352 0.17565562]


In [13]: Mat = np.array([[36, 41, 60, 43, 51, 36, 40, 53],
    ...:                 [ 3, 77, 29, 65, 32, 49, 73, 71],
    ...:                 [39, 18,  7,  2, 53, 24, 47, 55],
    ...:                 [78, 69, 69, 47, 67, 69, 50,  2],
    ...:                 [16, 60, 73, 38, 20, 70, 30, 67],
    ...:                 [ 8, 40, 20, 35, 78, 73, 44, 15],
    ...:                 [40,  6, 16, 29, 17, 59, 26, 65],
    ...:                 [42,  9, 48, 71, 42, 27, 45, 16],
    ...:                 [ 7, 69, 76,  7, 34, 67, 79, 46],
    ...:                 [51, 29, 19, 70, 52, 54, 34, 45]])

In [14]: idx = get_min_index(Mat, 10)
    ...: print(idx)
    ...: print(Mat[idx])
(array([2, 3, 1, 6, 2, 8, 8, 5, 7, 5], dtype=int64), array([3, 7, 0, 1, 2, 3, 0, 0, 1, 7], dtype=int64))
[ 2  2  3  6  7  7  7  8  9 15]

Comments

[11TACK]

ありがとうございます。np.argsort()関数なるものを初めて知りました。
参考にさせていただきます

Answer 2

まったく同じ数値が複数ある場合には、そのうちのいくつかを取って全部でn個にするのなら以下でできます

>>> def small_indices(mat, n):
...     i_arrays = [np.where(mat == j) for j in set(sorted(Mat.reshape(-1,))[:10])]
...     return np.concatenate([ix for ix, iy in i_arrays])[:n], np.concatenate([iy for ix, iy in i_arrays])[:n]
...
>>> print(Mat)
[[36 41 60 43 51 36 40 53]
 [ 3 77 29 65 32 49 73 71]
 [39 18  7  2 53 24 47 55]
 [78 69 69 47 67 69 50  2]
 [16 60 73 38 20 70 30 67]
 [ 8 40 20 35 78 73 44 15]
 [40  6 16 29 17 59 26 65]
 [42  9 48 71 42 27 45 16]
 [ 7 69 76  7 34 67 79 46]
 [51 29 19 70 52 54 34 45]]
>>> print(small_indices(Mat, 6))
(array([2, 3, 1, 6, 2, 8], dtype=int64), array([3, 7, 0, 1, 2, 0], dtype=int64))
>>> print(Mat[small_indices(Mat, 6)])
[2 2 3 6 7 7]
>>> print(small_indices(Mat, 10))
(array([2, 3, 1, 6, 2, 8, 8, 5, 7, 5], dtype=int64), array([3, 7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 1, 7], dtype=int64))
>>> print(Mat[small_indices(Mat, 10)])
[ 2  2  3  6  7  7  7  8  9 15]

値順に並べなくて良いならもう少し速い方法もあります。

Comments

[11TACK]

ありがとうございます。今回は配列の中に
ユニークなものも、同一のものも両方ある可能性があります。
参考にさせていただきます。