如何在 NumPy 陣列中找到最接近目標的值？

在Numpy 數組中找到最接近的值

識別numpy 數組中最接近指定目標的值是數據中的常見任務分析。為此，我們可以利用 find_nearest() 函數。

實作

find_nearest() 函數將一個陣列和一個目標值作為輸入。下面是一個 Python 實作：

import numpy as np

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

如果需要，函數會先將陣列轉換為 numpy 陣列。然後計算數組的每個元素與目標值之間的絕對差。使用 argmin() 決定具有最小絕對差的元素的索引。最後，傳回該索引處的元素作為最接近的值。

用法範例

例如，考慮一個隨機數數組：

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

要在這個數組中找到最接近 0.5的值，我們可以使用：

print(find_nearest(array, value=0.5))

這將輸出一個接近0.5的值，例如0.568743859261。

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