python - 在 Python 中查找最接近的值并返回数组的索引

Question

我找到了这篇文章:Python: finding an element in an array

它是关于通过匹配值返回数组的索引。

另一方面，我想做的事情相似但不同。我想找到目标值的最接近值。例如，我正在寻找 4.2，但我知道数组中没有 4.2，但我想返回值 4.1 而不是 4.4 的索引。

最快的方法是什么？

我正在考虑用旧的方式来做这件事，就像我以前用 Matlab 做的那样，它使用数组 A，我想从中获取索引减去目标值并取其绝对值，然后选择分钟。像这样的东西:-

[~,idx] = min(abs(A - target))

这是 Matlab 代码，但我是 Python 的新手，所以我在想，有没有一种在 Python 中快速的方法？

非常感谢您的帮助!

Answer 1

这类似于使用 bisect_left，但它允许您传入一个目标数组

def find_closest(A, target):
    #A must be sorted
    idx = A.searchsorted(target)
    idx = np.clip(idx, 1, len(A)-1)
    left = A[idx-1]
    right = A[idx]
    idx -= target - left < right - target
    return idx

一些解释:

首先是一般情况:idx = A.searchsorted(target)返回每个 target 的索引这样 target介于 A[index - 1] 之间和 A[index] .我称这些为 left和 right所以我们知道left < target <= right . target - left < right - target是 True (或 1)当目标更接近 left 时和 False (或 0)当目标更接近 right 时.

现在是特殊情况:当 target小于 A 的所有元素, idx = 0 . idx = np.clip(idx, 1, len(A)-1)替换 idx 的所有值< 1 与 1，所以 idx=1 .在这种情况下 left = A[0] , right = A[1]我们知道target <= left <= right .因此我们知道target - left <= 0和 right - target >= 0所以target - left < right - target是 True除非target == left == right和 idx - True = 0 .

如果target 还有另一种特殊情况大于 A 的所有元素, 在那种情况下 idx = A.searchsorted(target)和 np.clip(idx, 1, len(A)-1)
替换 len(A)与 len(A) - 1所以idx=len(A) -1和 target - left < right - target结束False所以 idx 返回 len(A) -1 .我会让你自己处理逻辑。

例如:

In [163]: A = np.arange(0, 20.)

In [164]: target = np.array([-2, 100., 2., 2.4, 2.5, 2.6])

In [165]: find_closest(A, target)
Out[165]: array([ 0, 19,  2,  2,  3,  3])