NumPy 配列で最も近い値を見つけるにはどうすればよいですか?

Numpy 配列で最も近い値を見つける

Numpy では、指定されたターゲット値に最も近い値を見つけることが簡単なプロセスで実現できます。 。この要件に対応する関数を定義しましょう:

import numpy as np

def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return array[idx]

この関数は配列とターゲット値を受け入れます。配列を numpy 配列に変換し、配列の各要素とターゲット値の間の絶対差を計算します。差の絶対値が最も小さい要素のインデックスは、argmin() を使用して決定されます。最後に、そのインデックスの要素が返されます。

使用例:

find_nearest() 関数の使用法を例で説明します:

array = np.random.random(10)
print(array)

print(find_nearest(array, value=0.5))

この例では、10 個の要素からなるランダムな配列が作成されます。次に、find_nearest() 関数を使用して、0.5 に最も近い配列内の要素を検索します。出力は、配列内の 0.5 に最も近い値になります。

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