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我有一个目标数组 A,它表示 NCEP 再分析数据中的等压压力水平。我还有将云观察为长时间序列的压力,B。
我正在寻找的是一个 k 最近邻查找,它返回那些最近邻居的索引,类似于 Matlab 中的 knnsearch
可以在 python 中表示相同,例如:索引,距离 = knnsearch(A, B, n)
其中 indices
是 A
中最近的 n
索引,对于 B
中的每个值,以及 distance
是 B
中的值与 A
中最近的值的距离,A
和 B
可以有不同的长度(这是我迄今为止发现的大多数解决方案的瓶颈,因此我必须循环 B
中的每个值以返回我的 indices
和 距离
)
import numpy as np
A = np.array([1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20, 10]) # this is a fixed 17-by-1 array
B = np.array([923, 584.2, 605.3, 153.2]) # this can be any n-by-1 array
n = 2
我想从 indices, distance = knnsearch(A, B, n)
返回的是这样的:
indices = [[1, 2],[4, 5] etc...]
A
中的923
首先匹配A[1]=925
,然后是A[2]=850
而 A
中的 584.2
首先匹配到 A[4]=600
然后是 A[5]=500
distance = [[72, 77],[15.8, 84.2] etc...]
其中 72
表示 B
中的查询值与 A
中最接近的值之间的距离,例如距离[0, 0] == np.abs(B[0] - A[1])
我能想出的唯一解决办法是:
import numpy as np
def knnsearch(A, B, n):
indices = np.zeros((len(B), n))
distances = np.zeros((len(B), n))
for i in range(len(B)):
a = A
for N in range(n):
dif = np.abs(a - B[i])
ind = np.argmin(dif)
indices[i, N] = ind + N
distances[i, N] = dif[ind + N]
# remove this neighbour from from future consideration
np.delete(a, ind)
return indices, distances
array_A = np.array([1000, 925, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20, 10])
array_B = np.array([923, 584.2, 605.3, 153.2])
neighbours = 2
indices, distances = knnsearch(array_A, array_B, neighbours)
print(indices)
print(distances)
返回:
[[ 1. 2.]
[ 4. 5.]
[ 4. 3.]
[10. 11.]]
[[ 2. 73. ]
[ 15.8 84.2]
[ 5.3 94.7]
[ 3.2 53.2]]
必须有一种方法来删除 for 循环,因为如果我的 A 和 B 数组包含数千个元素和许多最近的邻居,我需要性能......
求助!谢谢:)
最佳答案
第二个循环很容易被向量化。最直接的方法是使用 np.argsort
并选择对应于 n 个最小 dif
值的索引。但是,对于大型数组,因为只需要对 n 个值进行排序,所以最好使用 np.argpartition
。 .
因此,代码看起来像这样:
def vector_knnsearch(A, B, n):
indices = np.empty((len(B), n))
distances = np.empty((len(B), n))
for i,b in enumerate(B):
dif = np.abs(A - b)
min_ind = np.argpartition(dif,n)[:n] # Returns the indexes of the 3 smallest
# numbers but not necessarily sorted
ind = min_ind[np.argsort(dif[min_ind])] # sort output of argpartition just in case
indices[i, :] = ind
distances[i, :] = dif[ind]
return indices, distances
正如评论中所说,第一个循环也可以使用 meshgrid 删除,但是,额外使用内存和计算时间来构造 meshgrid 使得这种方法对于我尝试的维度来说更慢(而且这可能会变得更糟对于大型阵列并最终出现内存错误)。此外,代码的可读性降低。总的来说,这可能会使这种方法不那么 pythonic。
def mesh_knnsearch(A, B, n):
m = len(B)
rng = np.arange(m).reshape((m,1))
Amesh, Bmesh = np.meshgrid(A,B)
dif = np.abs(Amesh-Bmesh)
min_ind = np.argpartition(dif,n,axis=1)[:,:n]
ind = min_ind[rng,np.argsort(dif[rng,min_ind],axis=1)]
return ind, dif[rng,ind]
并不是为了检索 a[rng[0],ind[0]]
将此 rng
定义为二维数组很重要, a[rng[1],ind[1]]
等并保持数组的维度,与检索 a[: ,ind[0]]
, a[:,ind[1]]
等
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