如何查找 NumPy 数组中最近的值？

识别 NumPy 数组中最接近的值

确定 NumPy 数组中最接近指定值的元素可能是一项常见任务。 np.find_nearest() 函数提供了一种方便的方法来定位此类值。

自定义函数方法

以下是 find_nearest() 函数的自定义 NumPy 实现：

import numpy as np

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

此函数采用数组和目标值作为参数。它利用 NumPy 的 np.abs() 函数来计算数组中每个元素与目标值之间的绝对差。然后使用 argmin() 函数来确定最小绝对差的索引位置。

示例用法

考虑以下 NumPy 数组：

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]

要搜索最接近 0.5 的值，我们可以调用 find_nearest()函数：

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

函数正确识别数组中与目标值 0.5 差异最小的元素。

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