Question

给定两个大小分别为aa和bb的数组，我需要将aa中的元素替换为bb中最接近的元素。

这就是我现在所拥有的。它可以 [*] ，但是我想知道是否有更好的方法。

import numpy as np

# Some random data
aa = np.random.uniform(0., 1., 100)
bb = np.array([.1, .2, .4, .55, .97])

# For each element in aa, find the index of the nearest element in bb
idx = np.searchsorted(bb, aa)
# For indexes to the right of the rightmost bb element, associate to the last
# bb element.
msk = idx > len(bb) - 1
idx[msk] = len(bb) - 1

# Replace values in aa
aa = np.array([bb[_] for _ in idx])

[*] ：实际上几乎有效。如注释中所指出的，np.searchsorted不会返回最接近元素的索引，而是将<< em> indices插入排序数组a中，这样，如果v中的相应元素被插入到索引之前，则的顺序将被保留”，这是不相同的。

Answer 1

您必须计算aa和bb中每个元素之间的差，并取最小值：

aa_nearest = bb[abs(aa[None, :] - bb[:, None]).argmin(axis=0)]

Answer 2

毫无疑问，丹尼尔（Daniel）的回答令人印象深刻，但是对于大型阵列而言，这可能会很慢，因为计算和比较的次数将会很高

另一种方法是

import numpy as np
aa = np.random.uniform(0., 1., 100)
bb = np.array([.1, .2, .4, .55, .97])
idx = np.searchsorted(bb, aa)
msk = idx > len(bb) - 1
idx[msk] = len(bb) - 1

idx_new=np.array([idx[i]-1 if abs(bb[idx[i]-1]-aa[i])<abs(bb[idx[i]]-aa[i]) else idx[i] for i in range(len(idx))])
aa = np.array([bb[_] for _ in idx_new])

在使用searchsorted（）之后，仅计算相邻值的差值。

用另一个数组中最接近的值替换numpy数组中的元素

2 个答案: