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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