各位读者大家好！Python 中有许多库可用于执行不同的功能。Numpy 库就是其中之一，用于在 Python 中处理数组。在许多像排序这样的例子中，您需要找出数组中最接近的值。通过这种方式，您可以使用此方法按升序和降序对数组进行排序。这种寻找最接近值的技术只不过是搜索方法。检索方法用于处理数据库。因此，简单来说，我们可以说在 numpy 数组中查找最接近的值只是解决复杂问题的一小部分。在本文中，我们将了解 numpy 数组的详细信息以及如何在 numpy 数组中查找最接近的值。
numpy 数组
numpy 数组包含相同类型的值。数组的索引采用正整数格式。数组中的对象称为ndarray。numpy 库中的 array() 函数用于在 python 中创建数组。现在让我们看看如何在 python 中创建 numpy 数组。
示例 1：如何在 python 中创建 numpy 数组
为了首先在 python 中创建 numpy 数组，我们需要导入numpy库。第二步包括使用 array() 函数/方法。我们可以将列表、数组和元组作为ndarray传递。
import numpy as npArray = np.array([1,3,5,7,9])print (Array) |
输出：
我们还可以使用这个 numpy 库创建多维数组。您可以在此处找到与 numpy 数组相关的更多详细信息。
numpy 数组中的最近值
使用这两个函数在 numpy 数组中查找最接近的值非常简单。这些函数是numpy.abs()和numpy.argmin()。
numpy.abs() 函数
麻木的。abs()函数也称为numpy.absolute()函数。该函数有助于计算 numpy 数组元素之间的绝对值。简而言之，我们可以说它为每个负值返回正值或删除数字的负号。
示例 2：numpy.abs() 函数的工作原理
现在让我们看看 python 中 numpy.abs() 函数的工作原理。在示例 2 中，我们仅将一个简单数组传递给 numpy.abs() 函数。输出将是 numpy 数组所有元素的绝对值。
import numpy as np array1 = [2,-4,7,15,23,8,24,-5,-10]print ("Absolute Value of array1 : \n", np.absolute(array1)) |
输出：
numpy.argmin() 函数
麻木的。argmin() 函数始终返回 numpy 数组中存在的最小数字的索引号。numpy 最小值函数的工作原理类似，但它返回 numpy 数组中的最小值/数字。麻木。argmin() 函数始终返回最小数字的索引。输出始终采用索引号的形式。
示例 3：numpy.argmin() 函数的工作原理
在示例 3 中，我们将看到 numpy.argmin 函数在 python 中的基本实现。
import numpy as npArray =np.array([1,2,3,6,9,0])A = np.argmin(Array)print(A) |
根据示例 3，numpy 数组包含六个值。0 是其中最小/最小值，因此 numpy.argmin() 函数应返回 0 的索引号，即 5。
输出：
现在让我们结合这两个函数来找出 numpy 数组中最接近的值。
示例 4：如何在 numpy 数组中查找最接近的值？
import numpy as npArray = np.array([12,13,8,10,11,45])x =7 # value to which nearest element is to be foundprint("value is: ",x) dif_Array = np.absolute(Array-x) # use of absolute() function to find the difference index = dif_Array.argmin() # find the index of minimum difference elementprint("Nearest element to the given values is : ", Array[index])print("Index of nearest value is : ", index) |
在示例 4 中，我们简单地使用numpy.absolute()函数和numpy.argmin()函数的组合来解决问题。首先，我们导入 numpy 库并使用array()函数初始化 numpy 数组。然后设置要查找最近元素的值。在接下来的步骤中，我们使用absolute函数来找出numpy数组的每个元素与我们选择的值x之间的差异。这些差异存储在新数组diff_Array中。接下来，我们使用argmin()函数查找 diff_Array 中最小数字的索引。因此，通过这种方式，我们可以在 numpy 数组中找到最接近的值。
输出：
这样，我们也可以找出多维numpy数组中最接近的值。
结论
在本文中，我们将了解 numpy 库的基础知识，使用 array() 函数创建数组，以及其他一些函数，例如absolute() 和 argmin() 来查找 numpy 数组中最接近的值。我希望您能理解并喜欢这篇文章。