python - 推断 numpy 数组中最近的、较小的值

Question

我有一个 my_values 数组，我正在尝试为其推断 true_values 数组中最接近、较小的值。使用下面的 find_nearest 函数并不能完成我想要的。我如何追加它以找到最近的、较小的值？

import numpy as np

true_values = np.array([4.5, 3.0, 2.4, 1.2, 0.1])
my_values = np.array([0.8, 2.1, 3.01, 8.0, 0.2, 2.6, 2.1, 3.99, 1.3])

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

nearest = []
for i in my_values:
    nearest.append(find_nearest(true_values,i))

print nearest
# [1.2, 2.4, 3.0, 4.5, 0.1, 2.4, 2.4, 4.5, 1.2]

但我希望输出是

nearest = [0.1, 1.2, 3.0, 4.5, 0.1, 2.4, 1.2, 3.0, 1.2]

这里的第一个答案:How to find nearest value that is greater in numpy array?为最近的较大值完成此操作。也许这可以更改为找到最近的、更小的值？

Answer 1

使用 searchsorted 是一个选项(如上面的评论和链接问题的一个答案中所述):

>>> true_values[-np.searchsorted(true_values[::-1], my_values)]
array([ 0.1,  1.2,  3. ,  4.5,  0.1,  2.4,  1.2,  3. ,  1.2])

请注意，searchsorted 要求 true_values 按升序 顺序排序。这里有必要翻转示例数组的顺序，然后将索引返回为负整数以进行花式索引。

如果 true_values 未排序(在任何方向)，您将需要使用 np.argsort 和 sorter 参数 搜索排序。