Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Comment trouver la valeur la plus proche d'une cible dans un tableau NumPy ?
Trouver la valeur la plus proche dans un tableau Numpy
Identifier la valeur la plus proche d'une cible spécifiée dans un tableau numpy est une tâche courante dans les données analyse. Pour y parvenir, nous pouvons exploiter la fonction find_nearest().
Implémentation
La fonction find_nearest() prend un tableau et une valeur cible comme entrées. Vous trouverez ci-dessous une implémentation Python :
import numpy as np def find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(array - value)).argmin() return array[idx]
La fonction convertit d'abord le tableau en tableau numpy si nécessaire. Il calcule ensuite la différence absolue entre chaque élément du tableau et la valeur cible. L'index de l'élément avec la plus petite différence absolue est déterminé à l'aide de argmin(). Enfin, l'élément à cet index est renvoyé comme la valeur la plus proche.
Exemple d'utilisation
Par exemple, considérons un tableau de nombres aléatoires :
array = np.random.random(10) print(array)
Pour trouver la valeur la plus proche de 0,5 dans ce tableau, nous pouvons utiliser :
print(find_nearest(array, value=0.5))
Cela affichera une valeur proche de 0,5, tel que 0,568743859261.
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