Python中如何获取数组最小10个值及其对应位置的y值

你原有代码的问题是直接用heapq.nsmallest()提取newx的最小值时，没有保留值对应的原数组位置索引，因此无法匹配同位置的newy取值，以下是两种可直接替换使用的实现方案：

方案1：基于heapq保留索引的实现 #

不需要改动其他依赖，只需要调整最小值提取逻辑，在取值时同步记录索引，再按索引匹配newy即可：

# 替换原代码中 sm = heapq.nsmallest(10, newx) 部分
# 提取最小值时同步绑定索引，按x值排序取最小10个
smallest_items = heapq.nsmallest(10, enumerate(newx), key=lambda item: item[1])
# 拆分出索引、对应的x值
match_idx = [i for i, x_val in smallest_items]
sm_x = [x_val for i, x_val in smallest_items]
# 按相同索引取配对的y值
sm_y = [newy[i] for i in match_idx]

# 绘图时传入配对完成的两组值即可
plt.plot(sm_x, sm_y, 'ro')

方案2：基于numpy的实现（更适配天文FITS数据处理场景，推荐） #

你已经导入了numpy库，直接用排序索引的方式实现更简洁，对FITS导出的结构化数组兼容性更好，不需要额外引入heapq逻辑：

# 获取newx从小到大排序的位置索引
sorted_indices = np.argsort(newx)
# 取前10个最小值对应的索引
top10_idx = sorted_indices[:10]
# 批量提取配对的x、y值
sm_x = newx[top10_idx]
sm_y = newy[top10_idx]

# 直接传入绘图即可
plt.plot(sm_x, sm_y, 'ro')

两种方案都可以正确处理newx存在重复值的场景，不会出现x、y配对错位的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hache 99