因此，我有一个应聘者字典和一个应聘者职位字典。我遍历这两个词典并根据位置，兴趣领域等找到匹配项。我对这些匹配项进行评分，以便每个候选人的每个位置得分都超过100，其中100分是完美匹配。我现在正在使用5x5 numpy数组来测试我的代码。假设得分完成后，数组看起来像这样。
65 30 37 40 35
35 42 30 60 47
0 0 0 0 0
45 0 0 0 87
0 60 0 0 0
行表示位置，列表示候选。因此，使用此示例，候选人4的职位3的最高得分为87。我想以某种方式遍历此数组，并将得分最高的候选人与他们的正确位置进行匹配。但是，不能重复。理想情况下，匹配将如下所示：
位置0：候选人0
位置1：候选人3
位置2：候选人2
位置3：候选人4
位置4：候选人1
该循环将从找到最高分数开始，将该候选人与他们各自的职位进行匹配，然后继续进行，直到所有候选人都唯一匹配为止。另外，它需要适用于任何大小的数组。提前致谢。让我知道是否需要提供更多详细信息。一般而言，这是一种新的堆栈溢出和编程方法。
我尝试找到最大值，然后删除了该候选对象的列，但是由于几个原因，它不起作用。首先，矩阵的大小发生变化，因此候补/职位编号也发生了变化。另外，numpy.delete函数实际上并不会更改数组，而只会显示更改后的数组。