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。