Найти ближайшее значение в массиве numpy

Если Ваш массив отсортирован и очень большой, это гораздо более быстрое решение:

def find_nearest(array,value):
    idx = np.searchsorted(array, value, side="left")
    if idx > 0 and (idx == len(array) or math.fabs(value - array[idx-1]) < math.fabs(value - array[idx])):
        return array[idx-1]
    else:
        return array[idx]

это масштабируется до очень больших массивов. Вы можете легко изменить вышеуказанное для сортировки в методе, если вы не можете предположить, что массив уже отсортирован. Это перебор для небольших массивов, но как только они становятся большими, это намного быстрее.

С небольшой модификацией ответ выше работает с массивами произвольной размерности (1d, 2d, 3d,...):

def find_nearest(a, a0):
    "Element in nd array `a` closest to the scalar value `a0`"
    idx = np.abs(a - a0).argmin()
    return a.flat[idx]

или, написанный как одна строка:

a.flat[np.abs(a - a0).argmin()]

вот расширение, чтобы найти ближайший вектор в массиве векторов.

import numpy as np

def find_nearest_vector(array, value):
  idx = np.array([np.linalg.norm(x+y) for (x,y) in array-value]).argmin()
  return array[idx]

A = np.random.random((10,2))*100
""" A = array([[ 34.19762933,  43.14534123],
   [ 48.79558706,  47.79243283],
   [ 38.42774411,  84.87155478],
   [ 63.64371943,  50.7722317 ],
   [ 73.56362857,  27.87895698],
   [ 96.67790593,  77.76150486],
   [ 68.86202147,  21.38735169],
   [  5.21796467,  59.17051276],
   [ 82.92389467,  99.90387851],
   [  6.76626539,  30.50661753]])"""
pt = [6, 30]  
print find_nearest_vector(A,pt)
# array([  6.76626539,  30.50661753])

резюме ответа: если у вас есть сортированный array затем код биссекции (приведенный ниже) выполняет самый быстрый. ~100-1000 раз быстрее для больших массивов и ~2-100 раз быстрее для небольших массивов. Он также не требует numpy. Если у вас есть несортированный array тогда, если array является большим, следует рассмотреть сначала использование сортировки O(N logn), а затем бисекции, и если array мало, то метод 2 кажется самым быстрым.

во-первых, вы должны уточнить, что под ближайшим значением вы подразумеваете. Часто требуется интервал в абсциссе, например array=[0,0.7,2.1], value=1.95, ответ будет idx=1. Это тот случай, который, как я подозреваю, вам нужен (в противном случае следующее Может быть очень легко изменено с помощью условного оператора followup, как только вы найдете интервал). Я отмечу, что оптимальный способ выполнить это-с bisection (который я предоставлю первым-обратите внимание, что он не требует numpy вообще и быстрее, чем использование функций numpy, потому что они выполняют лишние операции). Затем я приведу сравнение времени с другими, представленными здесь другими пользователями.

Бисекции:

def bisection(array,value):
    '''Given an ``array`` , and given a ``value`` , returns an index j such that ``value`` is between array[j]
    and array[j+1]. ``array`` must be monotonic increasing. j=-1 or j=len(array) is returned
    to indicate that ``value`` is out of range below and above respectively.'''
    n = len(array)
    if (value < array[0]):
        return -1
    elif (value > array[n-1]):
        return n
    jl = 0# Initialize lower
    ju = n-1# and upper limits.
    while (ju-jl > 1):# If we are not yet done,
        jm=(ju+jl) >> 1# compute a midpoint with a bitshift
        if (value >= array[jm]):
            jl=jm# and replace either the lower limit
        else:
            ju=jm# or the upper limit, as appropriate.
        # Repeat until the test condition is satisfied.
    if (value == array[0]):# edge cases at bottom
        return 0
    elif (value == array[n-1]):# and top
        return n-1
    else:
        return jl

теперь я определю код из других ответов, каждый из них возвращает индекс:

import math
import numpy as np

def find_nearest1(array,value):
    idx,val = min(enumerate(array), key=lambda x: abs(x[1]-value))
    return idx

def find_nearest2(array, values):
    indices = np.abs(np.subtract.outer(array, values)).argmin(0)
    return indices

def find_nearest3(array, values):
    values = np.atleast_1d(values)
    indices = np.abs(np.int64(np.subtract.outer(array, values))).argmin(0)
    out = array[indices]
    return indices

def find_nearest4(array,value):
    idx = (np.abs(array-value)).argmin()
    return idx


def find_nearest5(array, value):
    idx_sorted = np.argsort(array)
    sorted_array = np.array(array[idx_sorted])
    idx = np.searchsorted(sorted_array, value, side="left")
    if idx >= len(array):
        idx_nearest = idx_sorted[len(array)-1]
    elif idx == 0:
        idx_nearest = idx_sorted[0]
    else:
        if abs(value - sorted_array[idx-1]) < abs(value - sorted_array[idx]):
            idx_nearest = idx_sorted[idx-1]
        else:
            idx_nearest = idx_sorted[idx]
    return idx_nearest

def find_nearest6(array,value):
    xi = np.argmin(np.abs(np.ceil(array[None].T - value)),axis=0)
    return xi

теперь я буду время коды: Примечание методы 1,2,4,5 неправильно дают интервал. Методы 1,2,4 округляют до ближайшей точки в массиве (например, >=1.5 -> 2), а метод 5 всегда округляет (например, 1.45 -> 2). Только метод 3, и 6, и конечно бисекции дать интервал правильно.

array = np.arange(100000)
val = array[50000]+0.55
print( bisection(array,val))
%timeit bisection(array,val)
print( find_nearest1(array,val))
%timeit find_nearest1(array,val)
print( find_nearest2(array,val))
%timeit find_nearest2(array,val)
print( find_nearest3(array,val))
%timeit find_nearest3(array,val)
print( find_nearest4(array,val))
%timeit find_nearest4(array,val)
print( find_nearest5(array,val))
%timeit find_nearest5(array,val)
print( find_nearest6(array,val))
%timeit find_nearest6(array,val)

(50000, 50000)
100000 loops, best of 3: 4.4 µs per loop
50001
1 loop, best of 3: 180 ms per loop
50001
1000 loops, best of 3: 267 µs per loop
[50000]
1000 loops, best of 3: 390 µs per loop
50001
1000 loops, best of 3: 259 µs per loop
50001
1000 loops, best of 3: 1.21 ms per loop
[50000]
1000 loops, best of 3: 746 µs per loop

для большого массива bisection дает 4us по сравнению со следующим лучшим 180us и самым длинным 1.21 ms (~100 - 1000 раз быстрее). Для небольших массивов это ~в 2-100 раз быстрее.

Если вы не хотите использовать numpy, это сделает это:

def find_nearest(array, value):
    n = [abs(i-value) for i in array]
    idx = n.index(min(n))
    return array[idx]

вот версия с scipy для @Ari Onasafari, ответ"чтобы найти ближайший вектор в массиве векторов"

In [1]: from scipy import spatial

In [2]: import numpy as np

In [3]: A = np.random.random((10,2))*100

In [4]: A
Out[4]:
array([[ 68.83402637,  38.07632221],
       [ 76.84704074,  24.9395109 ],
       [ 16.26715795,  98.52763827],
       [ 70.99411985,  67.31740151],
       [ 71.72452181,  24.13516764],
       [ 17.22707611,  20.65425362],
       [ 43.85122458,  21.50624882],
       [ 76.71987125,  44.95031274],
       [ 63.77341073,  78.87417774],
       [  8.45828909,  30.18426696]])

In [5]: pt = [6, 30]  # <-- the point to find

In [6]: A[spatial.KDTree(A).query(pt)[1]] # <-- the nearest point 
Out[6]: array([  8.45828909,  30.18426696])

#how it works!
In [7]: distance,index = spatial.KDTree(A).query(pt)

In [8]: distance # <-- The distances to the nearest neighbors
Out[8]: 2.4651855048258393

In [9]: index # <-- The locations of the neighbors
Out[9]: 9

#then 
In [10]: A[index]
Out[10]: array([  8.45828909,  30.18426696])

вот версия, которая будет обрабатывать не скалярный массив "values":

import numpy as np

def find_nearest(array, values):
    indices = np.abs(np.subtract.outer(array, values)).argmin(0)
    return array[indices]

или версия, которая возвращает числовой тип (например, int, float), если вход скалярный:

def find_nearest(array, values):
    values = np.atleast_1d(values)
    indices = np.abs(np.subtract.outer(array, values)).argmin(0)
    out = array[indices]
    return out if len(out) > 1 else out[0]

для больших массивов (отличный) ответ, данный @Demitri, намного быстрее, чем ответ, отмеченный в настоящее время как лучший. Я адаптировал его точный алгоритм двумя способами:--2-->

1. функция ниже работает независимо от того, отсортирован ли входной массив.

2. функция ниже возвращает индекс входного массива, соответствующего ближайшему значению, которое является несколько более общим.

Примечание. что функция ниже также обрабатывает конкретный крайний случай, который приведет к ошибке в исходной функции, написанной @Demitri. В остальном мой алгоритм идентичен его.

def find_idx_nearest_val(array, value):
    idx_sorted = np.argsort(array)
    sorted_array = np.array(array[idx_sorted])
    idx = np.searchsorted(sorted_array, value, side="left")
    if idx >= len(array):
        idx_nearest = idx_sorted[len(array)-1]
    elif idx == 0:
        idx_nearest = idx_sorted[0]
    else:
        if abs(value - sorted_array[idx-1]) < abs(value - sorted_array[idx]):
            idx_nearest = idx_sorted[idx-1]
        else:
            idx_nearest = idx_sorted[idx]
    return idx_nearest

вот быстрая векторизованная версия решения @Dimitri, если у вас есть много values искать (values может быть многомерным массивом):

#`values` should be sorted
def get_closest(array, values):
    #make sure array is a numpy array
    array = np.array(array)

    # get insert positions
    idxs = np.searchsorted(array, values, side="left")

    # find indexes where previous index is closer
    prev_idx_is_less = ((idxs == len(array))|(np.fabs(values - array[np.maximum(idxs-1, 0)]) < np.fabs(values - array[np.minimum(idxs, len(array)-1)])))
    idxs[prev_idx_is_less] -= 1

    return array[idxs]

критерии

> в 100 раз быстрее, чем с помощью for цикл с решением @Demitri'

>>> %timeit ar=get_closest(np.linspace(1, 1000, 100), np.random.randint(0, 1050, (1000, 1000)))
139 ms ± 4.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

>>> %timeit ar=[find_nearest(np.linspace(1, 1000, 100), value) for value in np.random.randint(0, 1050, 1000*1000)]
took 21.4 seconds

Я думаю, что наиболее подходящие для Python способ:

 num = 65 # Input number
 array = n.random.random((10))*100 # Given array 
 nearest_idx = n.where(abs(array-num)==abs(array-num).min())[0] # If you want the index of the element of array (array) nearest to the the given number (num)
 nearest_val = array[abs(array-num)==abs(array-num).min()] # If you directly want the element of array (array) nearest to the given number (num)

Это основной код. Вы можете использовать его как функцию, если хотите

все ответы полезны для сбора информации, чтобы написать эффективный код. Тем не менее, я написал небольшой скрипт Python для оптимизации для различных случаев. Это будет лучший случай, если массив не будет отсортирован. Если искать индекс ближайшей точки указанного значения, то bisect модуль является наиболее эффективным. Когда один поиск индексов соответствует массиву,numpy searchsorted наиболее эффективен.

import numpy as np
import bisect
xarr = np.random.rand(int(1e7))

srt_ind = xarr.argsort()
xar = xarr.copy()[srt_ind]
xlist = xar.tolist()
bisect.bisect_left(xlist, 0.3)

In [63]: %Time bisect.bisect_left(xlist, 0.3) Время процессора: пользователь 0 ns, sys: 0 ns, всего: 0 ns Время стены: 22.2 µs

np.searchsorted(xar, 0.3, side="left")

In [64]: %time np.searchsorted(xar, 0.3, side= " слева") Время процессора: пользователь 0 ns, sys: 0 ns, всего: 0 ns Время стены: 98,9 МКС

randpts = np.random.rand(1000)
np.searchsorted(xar, randpts, side="left")

%времени np.searchsorted(xar, randpts, side= " слева") Время процессора: user 4 ms, sys: 0 ns, всего: 4 ms Стены время: 1,2 МС

если мы следуем мультипликативному правилу, то numpy должен занять ~100 мс, что подразумевает ~83X быстрее.

import numpy as np
def find_nearest(array, value):
    array = np.array(array)
    z=np.abs(array-value)
    y= np.where(z == z.min())
    m=np.array(y)
    x=m[0,0]
    y=m[1,0]
    near_value=array[x,y]

    return near_value

array =np.array([[60,200,30],[3,30,50],[20,1,-50],[20,-500,11]])
print(array)
value = 0
print(find_nearest(array, value))