查找数组的元素，一个与数组两个元素最接近的元素

Question

此答案解释了如何以有效的大型数组（稍微修改）的方式找到最近的（排序的）数组元素到a 单点：

def arg_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 idx-1
    else:
        return idx

如果，我们想找到最接近点的数组元素（即第二个数组）;除了使用循环吗？

一些测试用例：

>>> xx = [0.2, 0.8, 1.3, 1.5, 2.0, 3.1, 3.8, 3.9, 4.5, 5.1, 5.5]
>>> yy = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> of_x_nearest_y(xx, yy)
[0.5, 2.0, 3.1, 3.9, 5.1]
>>> xx = [0.2, 0.8, 1.3, 1.5, 2.0, 3.1, 3.8, 3.9, 4.5, 5.1, 5.5]
>>> yy = [-2, -1, 4.6, 5.8]
>>> of_x_nearest_y(xx, yy)
[0.2, 0.2, 4.5, 5.5]

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编辑：假设两个数组都是分类的，您可以通过排除以下已经匹配的值，即。>

def args_nearest(options, targets):
    locs = np.zeros(targets.size, dtype=int)
    prev = 0
    for ii, tt in enumerate(targets):
        locs[ii] = prev + arg_nearest(options[prev:], tt)
        prev = locs[ii]
    return locs

Answer 1

您可以进行很少的更改以将其扩展为value中的一系列元素，例如So -

idx = np.searchsorted(xx, yy, side="left").clip(max=xx.size-1)
mask = (idx > 0) &  
       ( (idx == len(xx)) | (np.fabs(yy - xx[idx-1]) < np.fabs(yy - xx[idx])) )
out = xx[idx-mask]

说明

命名法：array是我们想要放置value元素以保持array的排序性质的数组。

将单个元素扩展到许多元素以进行搜索所需的更改：

1]剪辑以最大为np.searchsorted获得的索引数组idx。array.size-1，因为对于value中最大array的元素，我们需要通过array进行idx。

2]介绍numpy以替换math以矢量化的方式进行这些操作。

3]用idx - mask的技巧替换条件语句。在这种情况下，内部Python会将mask转到int数组，以与idx的数据类型匹配。因此，所有True元素成为1，因此对于True元素，我们将有效地具有idx-1，这是原始代码中IF条件语句的True情况。