2D配列の列ごとの2番目の最小値を取得する

各列から2番目の最小値を取得するにはどうすればよいですか？私はこの配列を持っています：

A = [[72 76 44 62 81 31]
     [54 36 82 71 40 45]
     [63 59 84 36 34 51]
     [58 53 59 22 77 64]
     [35 77 60 76 57 44]]

次のような出力が必要です。

A = [54 53 59 36 40 44]

たった1行でこれを試してください。

[sorted(i)[1] for i in zip(*A)]

動作中：

In [12]: A = [[72, 76, 44, 62, 81, 31], 
    ...:      [54 ,36 ,82 ,71 ,40, 45], 
    ...:      [63 ,59, 84, 36, 34 ,51], 
    ...:      [58, 53, 59, 22, 77 ,64], 
    ...:      [35 ,77, 60, 76, 57, 44]] 

In [18]: [sorted(i)[1] for i in zip(*A)]                                                                                                                                                                           
Out[18]: [54, 53, 59, 36, 40, 44]

zip(*A) 列が行になるようにリストのリストを転置します。

重複する値がある場合は、例えば：

In [19]: A = [[72, 76, 44, 62, 81, 31], 
    ...:  [54 ,36 ,82 ,71 ,40, 45], 
    ...:  [63 ,59, 84, 36, 34 ,51], 
    ...:  [35, 53, 59, 22, 77 ,64],   # 35
    ...:  [35 ,77, 50, 76, 57, 44],]  # 35

両方をスキップする必要がある場合は35、次を使用できますset()。

In [29]: [sorted(list(set(i)))[1] for i in zip(*A)]                                                                                                                                                                
Out[29]: [54, 53, 50, 36, 40, 44]

numpy配列の操作はnumpy関数で実行する必要があるため、次の関数を見てください。

np.sort(A, axis=0)[1, :]

Out[61]: array([54, 53, 59, 36, 40, 44])

heapq.nsmallestを使用できます

from heapq import nsmallest

[nsmallest(2, e)[-1] for e in zip(*A)]

出力：

[54, 53, 50, 36, 40, 44]

簡単なベンチマークを追加して、すでに投稿されているさまざまなソリューションのパフォーマンスを比較しました。

from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
from heapq import nsmallest


b = BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def MehrdadPedramfar(A):
    return [sorted(i)[1] for i in zip(*A)]

@b.add_function()
def NicolasGervais(A):
    return np.sort(A, axis=0)[1, :]

@b.add_function()
def imcrazeegamerr(A):
    rotated = zip(*A[::-1])

    result = []
    for arr in rotated:
        # sort each 1d array from min to max
        arr = sorted(list(arr))
        # add the second minimum value to result array
        result.append(arr[1])

    return result

@b.add_function()
def Daweo(A):
    return np.apply_along_axis(lambda x:heapq.nsmallest(2,x)[-1], 0, A)

@b.add_function()       
def kederrac(A):
    return [nsmallest(2, e)[-1] for e in zip(*A)]


@b.add_arguments('Number of row/cols (A is  square matrix)')
def argument_provider():
    for exp in range(2, 18):
        size = 2**exp
        yield size, [[randint(0, 1000) for _ in range(size)] for _ in range(size)]

r = b.run()
r.plot()

zipwith sortedfunction を使用すると、小さな2dリストの場合は最速のソリューションになりますが、zipwith showを使用heapq.nsmallestすると、大きな2dリストの場合に最適になります

私はあなたの質問を正しく理解したことを願っていますが、どちらの方法も私の解決策です、これを行うためのよりエレガントな方法があると確信していますが、うまくいきます

A = [[72,76,44,62,81,31]
 ,[54,36,82,71,40,45]
 ,[63,59,84,36,34,51]
 ,[58,53,59,22,77,64]
 ,[35,77,50,76,57,44]]

#rotate the array 90deg
rotated = zip(*A[::-1])

result = []
for arr in rotated:
    # sort each 1d array from min to max
    arr = sorted(list(arr))
    # add the second minimum value to result array
    result.append(arr[1])
print(result)

そうであると仮定した場合（これが当てはまる場合Aは、質問にタグをnumpy.array追加することを検討しnumpyてください）、apply_along_axis次のように使用できます。

import heap
import numpy as np
A = np.array([[72, 76, 44, 62, 81, 31],
              [54, 36, 82, 71, 40, 45],
              [63, 59, 84, 36, 34, 51],
              [58, 53, 59, 22, 77, 64],
              [35, 77, 60, 76, 57, 44]])
second_mins = np.apply_along_axis(lambda x:heapq.nsmallest(2,x)[-1], 0, A)
print(second_mins)  # [54 53 59 36 40 44]

heapq.nsmallestは、2つの最小要素を取得するために必要なだけ並べ替えを行うため、sorted完全な並べ替えとは異なり、使用したことに注意してください。

>>> A = np.arange(30).reshape(5,6).tolist()
>>> A
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
 [6, 7, 8, 9, 10, 11], 
 [12, 13, 14, 15, 16, 17], 
 [18, 19, 20, 21, 22, 23],
 [24, 25, 26, 27, 28, 29]]

更新：setリストの重複と転置を防ぐために使用zip(*A)

>>> [sorted(set(items))[1] for items in zip(*A)]
[6, 7, 8, 9, 10, 11]

old：各行の2番目の最小アイテム

>>> [sorted(set(items))[1] for items in A]
[1, 7, 13, 19, 25]