如何使用numpy在3D数组列表中找到最接近的值？
如何使用numpy在3D数组列表中找到最接近的值？
提问于 2020-05-10 00:31:11
假设我有一个存储多个3D数组的变量arr。
arr = [[[1,2,3],
[4,5,6],
[10,11,12]]]
[[[13,14,15],
[16,17,18],
[19,20,21]]]如何从arr中获取与变量vals中的相应给定值最接近的值。应该仅在arr的第一个数组中搜索vals中第一个值的最接近值，类似地，在第二个数组中搜索第二个值
vals = np.array([3.2, 6.8])预期结果：
nearest values = [3, 13]回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-05-10 00:38:37
假设您的值没有以任何顺序链接，我们可以扁平化数组以获得所需的结果：
import numpy as np
arr = np.array([[[1,2,3], [4,5,6], [10,11,12]],
[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]])
vals = np.array([3.2, 6.8])
[arr.ravel()[np.argmin(np.abs(arr.ravel()-v))] for v in vals]
>>> [3, 7]编辑
您可以循环遍历数组中的每个切片以逐个检查切片：
[a.ravel()[np.argmin(np.abs(a.ravel()-vals[i]))] for i, a in enumerate(arr)]
>>> [3, 13]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61700150
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