Encuentra el valor más cercano en una matriz numpy
¿ Cómo encuentro el valor más cercano en una matriz numerosa? Ejemplo:
np.find_nearest(array, value)
Aceptado
import numpy as np
def find_nearest(array, value):
array = np.asarray(array)
idx = (np.abs(array - value)).argmin()
return array[idx]
Uso de ejemplo:
array = np.random.random(10)
print(array)
# [ 0.21069679 0.61290182 0.63425412 0.84635244 0.91599191 0.00213826
# 0.17104965 0.56874386 0.57319379 0.28719469]
print(find_nearest(array, value=0.5))
# 0.568743859261
SI su matriz está ordenada y es muy grande, esta es una solución mucho más rápida:
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]
Esto se escala a matrices muy grandes. Puede modificar fácilmente lo anterior para ordenar en el método si no puede asumir que la matriz ya está ordenada. Es excesivo para matrices pequeñas, pero una vez que crecen, es mucho más rápido.
Con una ligera modificación, la respuesta anterior funciona con matrices de dimensión arbitraria (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]
O, escrito en una sola línea:
a.flat[np.abs(a - a0).argmin()]
