Question

如何在python中轻松实现K-winner？

我有一个具有不同值的数组：[0, 8, 0.3, 0.2, ...]

我希望具有最高值的k元素设置为1其他元素设置为0

对于k=0.3，如果有100个值，则在结束时30（具有最高值）为1，所有其他值均为0

Answer 1

让l成为原始列表（＆＃34;数组＆＃34;）

对于k==1/len(l)（只有一个最大数字），这很容易。

关键的实现是该算法可以分为三个部分：

找到最大元素
创建一个新列表，其中所有元素都设置为0
将正确的元素设置为1（在新列表中）

这些步骤非常容易单独执行。如果您需要任何帮助，请随时提出其他问题（请务必先检查是否有人提出过问题）。

为任意k编写高效算法更为复杂，但我假设您重视简单性而非性能（因为您在python中编写此内容）

让j为len(l)*k（您想要的最大元素数量）
按降序排列列表
让threshold为排序列表中j元素的值。这是您要设置为1的最小元素的索引。
创建一个新列表，其中所有元素都设置为0
将所有元素>= threshold设置为1（在新列表中）

稍微复杂但是pythonic的实现：

#-----input
l=[1,6,2,5,3,4]
k=0.5
#---------
j= int(len(l)*k)
threshold= sorted(l)[j]
result= [int(x>=threshold) for x in l]

输出：[0, 1, 0, 1, 0, 1]

Answer 2

>>> a = [1,2,44,5,100]
>>> new_list = []
>>> max(a)
100
>>> for values in a:
...     if values < 100:
...             values = 0
...             new_list.append(values)
...     else:
...             values = 1
...             new_list.append(values)
... 
>>> print new_list
[0, 0, 0, 0, 1]

Answer 3

这个怎么样：

a=[4, 3, 9, 6, 8, 7, 10, 5, 2, 1] 
k=0.3
cutoff=int(k*len(a) )
b=zip( a, range(len(a)) )
c=zip( sorted(b,reverse=True), range(len(b)) )
d=map( lambda r: (r[0][1],1) if r[1]<cutoff else (r[0][1],0),  c )
[ i[1] for i in sorted(d) ]

输出：

[0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]

为便于比较，重复输入：

[4, 3, 9, 6, 8, 7, 10, 5, 2, 1]

我本可以编写更密集的代码，但是像这样你可以检查变量a，b，c和d。

Answer 4

这是在深度学习框架中实现K-winner-take-all功能的方式：

sparse_factor = 0.3
x = torch.randn([1, 10])

k = int(sparse_factor * x.shape[1])
topval = x.topk(k, dim=1)[0][:, -1]
topval = topval.expand(x.shape[1], x.shape[0]).permute(1, 0)
comp = (x >= topval).to(x)
print(comp * x)

张量（[[--0.0000，-0.0000，0.0000，-0.0000，1.0534，0.0000，1.1854， 0.9829，-0.0000， 0.0000]]）

如何找到最高价值的赢家全部

4 个答案: