Identifier la valeur la plus proche dans les tableaux NumPy
Déterminer l'élément le plus proche d'une valeur spécifiée dans un tableau NumPy peut être une tâche courante. La fonction np.find_nearest() offre une méthode pratique pour localiser une telle valeur.
Approche de fonction personnalisée
Voici une implémentation NumPy personnalisée de la fonction find_nearest() :
import numpy as np def find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(array - value)).argmin() return array[idx]
Cette fonction prend un tableau et une valeur cible comme arguments. Il utilise la fonction np.abs() de NumPy pour calculer la différence absolue entre chaque élément du tableau et la valeur cible. La fonction argmin() est ensuite utilisée pour identifier la position d'index de la différence absolue minimale.
Exemple d'utilisation
Considérez le tableau NumPy suivant :
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]
Pour rechercher la valeur la plus proche de 0,5, on peut appeler find_nearest() fonction :
print(find_nearest(array, value=0.5)) # 0.568743859261
La fonction identifie correctement l'élément du tableau avec la plus petite différence par rapport à la valeur cible de 0,5.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!