我就废话不多说了,还是直接看代码吧!
#! conding:utf-8 def quick_index(array, start, end): left, right = start, end key = array[left] while left < right: while left < right and array[right] > key: right -= 1 array[left] = array[right] while left < right and array[left] < key: left += 1 array[right] = array[left] array[left] = key return left def min_num(array, m): start, end = 0, len(array) - 1 index = quick_index(array, start, end) while index != m: if index < m: index = quick_index(array, index+1, end) else: index = quick_index(array, start, index) print(array[:m]) if __name__ == '__main__': alist = [15,54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] min_num(alist, 5)
补充知识:python numpy 求top-k accuracy指标
top-k acc表示在多分类情况下取最高的k类得分的label,与真实值匹配,只要有一个label match,结果就是True。
如对于一个有5类的多分类任务
a_real = 1 a_pred = [0.02, 0.23, 0.35, 0.38, 0.02] #top-1 a_pred_label = 3 match = False #top-3 a_pred_label_list = [1, 2, 3] match = True
对于top-1 accuracy
sklearn.metrics提供accuracy的方法,能够直接计算得分,但是对于topk-acc就需要自己实现了:
#5类:0,1,2,3,4 import numpy as np a_real = np.array([[1], [2], [1], [3]]) #用随机数代替分数 random_score = np.random.rand((4,5)) a_pred_score = random_score / random_score.sum(axis=1).reshape(random_score.shape[0], 1) k = 3 #top-3 #以下是计算方法 max_k_preds = a_pred_score.argsort(axis=1)[:, -k:][:, ::-1] #得到top-k label match_array = np.logical_or.reduce(max_k_preds==a_real, axis=1) #得到匹配结果 topk_acc_score = match_array.sum() / match_array.shape[0]
以上这篇python 的topk算法实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年11月24日
2024年11月24日
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