如何找到接近给定目标集的numpy数组的元素？
如何找到接近给定目标集的numpy数组的元素？
提问于 2020-04-04 02:01:16
假设我有一个numpy数组：
arr = np.array([1,2,3,4,9,11])
我想找一个目标数组的元素，比如：
target = np.array([3,10])
最接近原始数组元素的。因此，结果将是：
[3,3,3,3,10,10]，因为1、2、3、4与目标数组中的3匹配，9、11与10匹配。
在scipy/numpy中有一个函数可以做到这一点吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-04-04 02:10:34
我认为没有直接的函数可以做到这一点。这一行代码可以做你想做的事情。
首先选择差异最小的索引，并从目标数组中取值。
arr = target[abs(arr[None, :] - target[:, None]).argmin(axis=0)]Stack Overflow用户
发布于 2020-04-04 02:47:48
import numpy as np
ar = np.array([1,2,3,4,9,11])
tar = np.array([3,10])
def target(arr,target):
ans=np.empty([len(arr)], dtype=int)
for elem in range(arr.size):
dist=[]
for ele in range(target.size):
dist.append(abs(target[ele]-arr[elem]))
ans[elem]=target[dist.index(min(dist))]
return ans
print(target(ar,tar))希望这能有所帮助。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61017829
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