Question

我必须在python中的2个数组中找到2个不同的值。它没有给我这样的问题，但是2个值必须处于相同的x，y坐标中，而且我不知道如何处理它。

例如：我必须在第一个数组中找到最接近的数字5，在第二个数组中找到87，但x和y必须具有相同的值。

目前，我已经完成了每个数组的两个x和y值之间的平均值。但结果并不准确。

你有什么想法如何处理？

编辑：有我的代码：

#This is two arrays that I extract from a file. It contains a lot of values corresponding to latitude and longitude on a earth's photograph.

latitude = data.get_band('latitude').read_as_array(width, height, 0, 0)
longitude = data.get_band('longitude').read_as_array(width, height, 0, 0)
idx = (np.abs(latitude-lat0)).argmin()
nearest_lat = latitude.flat[idx]
idx_lat = np.unravel_index(idx, latitude.shape)
idx = (np.abs(longitude-lon0)).argmin()
nearest_lon =  longitude.flat[idx]
idx_lon = np.unravel_index(idx, longitude.shape)

编辑2：最后，我用另一种方法来做到这一点：

            latitude = data.get_band('latitude').read_as_array(width, height, 0, 0)
        longitude = data.get_band('longitude').read_as_array(width, height, 0, 0)
        dist = (latitude - lat0)**2 + (longitude - lon0)**2
        idx = np.argmin(dist)
        idx = np.unravel_index(idx, latitude.shape)
        PIXELCOL = idx[0]
        PIXELROWS = idx[1]

谢谢大家的帮助！

Answer 1

如果我理解正确，您可以zip latitude和longitude列表，为您提供坐标元组。然后找到那些w.r.t的min。与参考坐标的欧几里德距离。

>>> lat0, lon0 = 23, 42
>>> latitude = [random.randint(0, 100) for i in range(50)]
>>> longitude = [random.randint(0, 100) for i in range(50)]
>>> min(zip(latitude, longitude), key=lambda t: (t[0]-lat0)**2 + (t[1]-lon0)**2)
(21, 38)

或者，如果您还需要索引（对于x和y也是如此，请使用enumerate：

>>> min(enumerate(zip(latitude, longitude)), key=lambda t: (t[1][0]-lat0)**2 + (t[1][1]-lon0)**2)
(13, (21, 38))

一些注意事项：

实际上，Euclidian distance也涉及一个平方根，但是为了找到最近的坐标，你不需要计算它;如果x最小，sqrt(x)
如评论中所述，使用欧几里德距离并不完全正确，因为地球是一个球体。但是，对于距离不是千里之外的地方，在极点，日期线周围或R'lyeh，它应该是一个足够好的近似值。如果出现这种情况，您可以使用更复杂的Great-circle distance。

在与x，y坐标匹配的2个数组中找到2个最接近的值

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