Question

我正在使用

index = (np.abs(array - value)).argmin()

在数组中找到与值之间的绝对差值最小的索引。

然而，有没有一个很好的干净方式，比如找到第二个最接近该值的索引？

Answer 1

我认为这有效

a = np.linspace(0,10,30)
array([  0.        ,   0.34482759,   0.68965517,   1.03448276,
         1.37931034,   1.72413793,   2.06896552,   2.4137931 ,
         2.75862069,   3.10344828,   3.44827586,   3.79310345,
         4.13793103,   4.48275862,   4.82758621,   5.17241379,
         5.51724138,   5.86206897,   6.20689655,   6.55172414,
         6.89655172,   7.24137931,   7.5862069 ,   7.93103448,
         8.27586207,   8.62068966,   8.96551724,   9.31034483,
         9.65517241,  10.        ])
n = np.pi
a[np.argsort(np.abs(a-n))[1]]
# Output 3.4482758620689657
# the closest value is 3.103...

Answer 2

您可以使用a

获取数组argpartition的第k个最小元素的索引，而无需对整个数组进行排序

np.argpartition(a, k)[k]

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argpartition.html

找到第二个最接近的索引值

2 个答案: