在numpy数组中查找最接近给定值的索引。仅限于外部索引
提问于 2017-06-23 14:27:12
我有一个名为directions的数组，如下所示：
[[ 315. 326.31 341.57 0. 18.43 33.69 45. ]
[ 303.69 315. 333.43 0. 26.57 45. 56.31]
[ 288.43 296.57 315. 0. 45. 63.43 71.57]
[ 270. 270. 270. 0. 90. 90. 90. ]
[ 251.57 243.43 225. 180. 135. 116.57 108.43]
[ 236.31 225. 206.57 180. 153.43 135. 123.69]
[ 225. 213.69 198.43 180. 161.57 146.31 135. ]]我想搜索数组并从给定值(例如45)中找到最接近的值的索引。到目前为止，我是这样做的：
x = np.abs(directions-45)
idx = np.where(x == x.min())这是可行的，因为它会返回满足此条件的所有索引。但是，我希望将返回的索引限制为数组外边缘上的索引，即顶部和底部的行，以及最右边和最左边的列。如果一个数字更接近于不在外部边缘的给定值，那么我想扩大搜索范围，直到找到外部边缘上最接近的数字。
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-06-23 15:14:57
您可以添加下面这行
x[1:-1, 1:-1] = x.max()+1在找到idx之前，使用高于任何边缘值的值覆盖中心的值。
x = np.abs(directions-45)
x[1:-1, 1:-1] = x.max()+1
idx = np.where(x == x.min())
idx
Out[25]: (array([0], dtype=int64), array([6], dtype=int64))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/44723847
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