Numpy解决找出二维随机矩阵中每行数据中最接近某个数字的数字

解决思路：

1. 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。
2. abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减
3. np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标
4. 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素
5. 最后利用for循环遍历所有的二维坐标，找到矩阵中每行中满足特定要求的数字

环境搭建准备：

需要提前下载好numpy模块。

下载示范：

1. win+r进入运行窗口。

     2.输入cmd，进入命令行窗口

     3.输入如下命令：

pip install numpy

包安装好之后，就可以开始正常写代码了 

具体实现过程：

• np.random.rand()函数生成随机的矩阵

a = np.random.rand(10,3)

• abs绝对值函数

b = abs(a-0.5)

• np.argsort()函数对数组下标排序

c = np.argsort(b)

注意到c数组中第一列的元素，表示的b中最小的元素在b中的下标，利用mask对其进行提取数据

• mask提取指定行中的元素

mask = c[:,0]

• for循环输出

for i in range(10):
    print(a[i,mask[i]])

完整代码演示：

a = np.random.rand(10,3)
b = abs(a-0.5)
c = np.argsort(b)
mask = c[:,0]
for i in range(10):
    print(a[i,mask[i]])