我想出的最简单的方法是：

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

In [3]: arr.argsort()[-3:][::-1]
Out[3]: array([4, 3, 1])

这涉及数组的完整排序。我想知道是否numpy提供了一种进行部分排序的内置方法。到目前为止，我还没有找到一个。

如果此解决方案太慢（尤其是对于小型解决方案n），则可能值得考虑使用Cython进行编码。

较新的NumPy版本（1.8及更高版本）具有argpartition为此要求的功能。要获取四个最大元素的索引，请执行

>>> a = np.array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> a
array([9, 4, 4, 3, 3, 9, 0, 4, 6, 0])
>>> ind = np.argpartition(a, -4)[-4:]
>>> ind
array([1, 5, 8, 0])
>>> a[ind]
array([4, 9, 6, 9])

与之不同的是argsort，此函数在最坏的情况下会在线性时间内运行，但是返回的索引不会排序，从评估结果可以看出a[ind]。如果你也需要它，请对它们进行排序：

>>> ind[np.argsort(a[ind])]
array([1, 8, 5, 0])

要以这种方式获得排序前k个元素，需要O（n + k log k）时间。