NumPy 배열에서 가장 가까운 값을 찾는 방법은 무엇입니까?

NumPy 배열에서 가장 가까운 값 식별

NumPy 배열 내에서 지정된 값에 가장 가까운 요소를 결정하는 것은 일반적인 작업일 수 있습니다. np.find_nearest() 함수는 이러한 값을 찾는 편리한 방법을 제공합니다.

사용자 정의 함수 접근 방식

다음은 find_nearest() 함수의 사용자 정의 NumPy 구현입니다.

import numpy as np

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

이 함수는 배열과 대상 값을 인수로 사용합니다. NumPy의 np.abs() 함수를 활용하여 배열의 각 요소와 목표 값 간의 절대 차이를 계산합니다. 그런 다음 argmin() 함수를 사용하여 최소 절대 차이의 인덱스 위치를 식별합니다.

사용 예

다음 NumPy 배열을 고려하세요.

array = np.random.random(10)
print(array)
# [ 0.21069679  0.61290182  0.63425412  0.84635244  0.91599191  0.00213826
#   0.17104965  0.56874386  0.57319379  0.28719469]

0.5에 가장 가까운 값을 검색하려면 find_nearest()를 호출하면 됩니다. 함수:

print(find_nearest(array, value=0.5))
# 0.568743859261

이 함수는 목표 값 0.5와 가장 작은 차이가 있는 배열의 요소를 올바르게 식별합니다.

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