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] 这可以扩展到非常大的阵列。如果您不能假设数组...
import numpy as npdef find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(array - value)).argmin() return array[idx]array = np.random.random(10)print(array)# [ 0.21069679 0.61290182 0.63425412 0.84635244&...
但是我想在base_value上下两个不同的方法中找到最接近的值 def find_nearest_higher_key_value(key_value_object, base_value): #returns nearest higher value with key def find_nearest_lower_key_value(key_value_object, base_value): #returns nearest lower value with key 有人能告诉我怎么做吗? value...
基于这个问题,我天真地生成了一些有效的代码:Find nearest value in numpy array IE import time import numpy def find_index_of_nearest_xy(y_array, x_array, y_point, x_point): distance = (y_array-y_point)**2 + (x_array-x_point)**2 idy,idx = numpy.where(distance==distance.min()) r...
在numpy数组中找到最近的值 是否有一种非常规的方法,例如函数,可以找到最近值在数组里? 例子: np.find_nearest( array, value )天涯尽头无女友 浏览654回答3 3回答 慕仙森 import numpy as npdef find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(...
def np_find_dist(s_array: ndarray) -> ndarray: a = s_array.reshape(6, 1) b = s_array.reshape(1, 6) dist = (a['x'] - b['x'])**2 + (a['y'] - b['y'])**2 return dist 然后,利用argpartition方法求出每一行距离最小的两个点所在的索引: def np_k_nearest(dist: ndarray...
def find_nearest(array, value): dist = np.abs(array- value) idx = np.argwhere(dist==dist[dist>0].min()) m,n = idx.shape near_list = [] for row in range(m): near_one = arr13[idx[row,0],idx[row,1]] near_list.append(near_one) ...
我想找到最接近给定数字的值。一切正常。但问题是,它产生nan两个唯一数字的输出。在这里我提供我的完整数据我的代码和输出:### Find the index of nearest value in a arraydef find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(array - value)).argmin() return array[idx] #fo...
上述示例中,find_nearest_value函数它首先计算数组中每个元素与目标值的差值的绝对值,然后使用np.argmin函数找到差值绝对值最小的元素的索引,最后返回该索引对应的值。 这样就可以在给定的 NumPy 数组中找到最接近的值,并返回最接近值所在的位置 如何将 NumPy 数组保存到文件中?
nearest_neighbors(k, x) # 断言返回的邻居数量等于 k assert len(mine) == k # 提取邻居的键和距离 mine_neighb = np.array([n.key for n in mine]) mine_dist = np.array([n.distance for n in mine]) # 对距离进行排序 sort_ix = np.argsort(mine_dist) mine_dist = mine_dist[sort_ix...