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查找最接近值的numpy数组的所有索引

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在numpy数组中，需要最接近给定常量的所有值的索引 . 背景是数字信号处理 . 该阵列保持滤波器的幅度函数（ np.abs(np.fft.rfft(h)) ）并且搜索某些频率（=索引），其中幅度例如是0.5或在另一种情况下0.大多数情况下，所讨论的值未完全包含在序列中 . 闭合值的索引应在此中找到 .

到目前为止，我想出了以下方法，其中我看到了序列和常量之间差异的符号变化 . 然而，这仅适用于在所讨论的点处单调增加或减少的序列 . 它有时也会减1 .

def findvalue(seq, value):
    diffseq = seq - value
    signseq = np.sign(diffseq)
    signseq[signseq == 0] = 1
    return np.where(np.diff(signseq))[0]

我想知道是否有更好的解决方案 . 它仅适用于1D实数浮点数组，在我的情况下，计算效率的要求并不高 .

作为数值示例，以下代码应返回 [8, 41] . 为简单起见，我用半波代替了滤波器幅度响应 .

f=np.sin(np.linspace(0, np.pi))
findvalue(f, 0.5)

我发现的类似问题如下，但它们只返回第一个或第二个索引：
Find the second closest index to value
Find nearest value in numpy array

python numpy search

4 回答

  • 1

    以下函数将返回一个小数索引，显示大约何时超过该值：

    def FindValueIndex(seq, val):
    r = np.where(np.diff(np.sign(seq - val)) != 0)
    idx = r + (val - seq[r]) / (seq[r + np.ones_like(r)] - seq[r])
    idx = np.append(idx, np.where(seq == val))
    idx = np.sort(idx)
    return idx

    逻辑：查找seq-val符号的变化 . 取转换和插值下方和上方的一个索引值 . 添加到此索引，其中值实际上等于该值 .

    如果你想要一个整数索引，只需使用np.round . 您也可以选择np.floor或np.ceil将索引四舍五入到您的首选项 .

    def FindValueIndex(seq, val):
    r = np.where(np.diff(np.sign(seq - val)) != 0)
    idx = r + (val - seq[r]) / (seq[r + np.ones_like(r)] - seq[r])
    idx = np.append(idx, np.where(seq == val))
    idx = np.sort(idx)
    return np.round(idx)
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  • 1
    def findvalue(seq, value):
    diffseq = seq - value
    signseq = np.sign(diffseq)
    zero_crossings = signseq[0:-2] != signseq[1:-1]
    indices = np.where(zero_crossings)[0]
    for i, v in enumerate(indices):
        if abs(seq[v + 1] - value) < abs(seq[v] - value):
            indices[i] = v + 1
    return indices

    更多解释

    def print_vec(v):
    for i, f in enumerate(v):
        print("[{}]{:.2f} ".format(i,f), end='')
    print('')

def findvalue_loud(seq, value):
    diffseq = seq - value
    signseq = np.sign(diffseq)
    print_vec(signseq)
    zero_crossings = signseq[0:-2] != signseq[1:-1]
    print(zero_crossings)

    indices = np.where(zero_crossings)[0]
    # indices contains the index in the original vector
    # just before the seq crosses the value [8 40]
    # this may be good enough for you
    print(indices)

    for i, v in enumerate(indices):
        if abs(seq[v + 1] - value) < abs(seq[v] - value):
            indices[i] = v + 1
    # now indices contains the closest [8 41]
    print(indices)
    return indices
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  • 1

    我想你在这里有两个选择 . 一种是对形状做出一些假设，并寻找 seq 和 val 之间差异的过零点（如@ColonelFazackerley中所做的@ColonelFazackerley） . 另一个是要说明你想要将相对容差考虑到足够接近的值 .

    在后一种情况下，您可以使用 numpy.isclose ：

    import numpy as np

def findvalue(seq, val, rtol=0.05):    # value that works for your example
    return np.where(np.isclose(seq, val, rtol=rtol))[0]

    例：

    x = np.sin(np.linspace(0, np.pi))
print(findvalue(x, 0.5))
# array([ 8, 41])

    这样做的缺点在于它取决于 rtol 的值 . 将它设置得太大（本例中为 0.1 ），你会得到接近交叉点的多个值，将它设置得太低而你没有得到任何值 .

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  • 0

    这可能远远不是最好的方法（我还在学习numpy），但我希望它可以帮助你找到一个 .

    min_distance = np.abs(your_array - your_constant).min()
# These two tuples contain number closest to your constant from each side.
np.where(bar == val - min_distance)  # Closest, < your_constant
np.where(bar == val + min_distance)  # Closest, > your_constant
    回复于

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