优化与heapq.nlargest相关的python文件并使用循环扩展

Question

我的目标是在一个列表中找到一些（在此示例中为= 3）最大值fourire，识别列表中的位置，并在另一个列表中获取相应的（position_wise）值{{1因此打印输出应该像

freq
2. 27.
9. 25.

附加的python工作得很好......等等。

**请注意，我正在处理numpy数组，因此index（）无效....

有没有办法改善以下几点？

4.  22.

Answer 1

import numpy as np

fourire = np.array(fourire)
freq = np.array(freq)

ix = fourire.argsort(kind='heapsort')[-3:][::-1]

for a, b in zip(freq[ix],fourire[ix]):
    print a, b

打印

2.0 27.0
9.0 25.0
4.0 22.0

如果您想使用 heapq 而不是 numpy ，稍微修改上面的代码会产生：

ix = heapq.nlargest(3,range(len(freq)),key=lambda x: fourire[x])
for x in ix:
    print freq[x], fourire[x]

产生相同的输出