在ndarray中查找float

Question

我试图在ndarray中找到一个浮点数。由于我使用的软件包（Abaqus），它输出的精度有点低。例如，10类似于10.00003。因此，我想知道是否有一种“正确”的方法可以做到，这比我的代码更整洁。

示例代码：

import numpy as np

array = np.arange(10)
number = 5.00001

如果我这样做？

idx = np.where(number==array)[0][0]

然后结果为空，因为5.00001不等于5。

现在我正在做：

atol = 1e-3 # Absolute tolerance
idx = np.where(abs(number-array) < atol)[0][0]

可以，并且不会太杂乱...但是我想知道是否会有更整洁的方式来做到这一点。谢谢！

PS：这numpy.allclose()是另一种实现方法，但是我需要使用number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]])，对我来说似乎仍然很冗长...

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编辑：非常感谢大家的奇妙答案！np.isclose（）是我要查找的确切函数，由于它不在文档中，所以我错过了它。如果不是您，我不会意识到这一点，除非他们更新了文档。再次感谢你！

Answer 1

PS：numpy.allclose（）是另一种方法，但是我需要使用数字* np.ones（[array.shape [0]，array.shape [1]]），但对我来说似乎仍然很冗长。 。

您几乎不需要做任何类似的事情number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]])。正如你可以乘上标number由ones数组乘以其全部1由值number，可以传递标number到allclose所有原始数组的值的比较number。例如：

>>> a = np.array([[2.000000000001, 2.0000000002], [2.000000000001, 1.999999999]])
>>> np.allclose(a, 2)
True

附带说明一下，如果您确实确实需要一个全为2的数组，则比将2乘以一个简单的方法要多ones：

>>> np.tile(2, array.shape)
array([[2, 2], [2, 2]])

因此，我不知道您为什么需要这样做[array.shape[0], array.shape[1]]。如果数组是2D，则与完全相同array.shape。如果数组可能更大，则与完全相同array.shape[:2]。

我不确定这是否可以解决您的实际问题，因为您似乎想知道哪些关闭或不关闭，而不是仅仅知道它们是否全部。但是您说的事实是，如果不能，则可以使用allclose它来创建要比较的数组太冗长的事实。

因此，如果您需要whereclose而不是allclose…… 那么，没有此功能。但是，建立自己的工作非常容易，并且如果您反复进行操作，则始终可以将其打包。

如果您有一个isclose方法（例如）allclose，但返回的是布尔数组而不是单个布尔值，则可以这样写：

idx = np.where(isclose(a, b, 0, atol))[0][0]

……或者，如果您要一遍又一遍地这样做：

def whereclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08):
    return np.where(isclose(a, b, rtol, atol))

idx = whereclose(a, b, 0, atol)[0][0]

事实证明，numpy 1.7版本确实具有该功能（另请参见此处），但是它似乎不在文档中。如果您不想依赖可能未记录的函数，或者需要使用numpy 1.6，则可以自己编写以下代码：

def isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08):
    return np.abs(a-b) <= (atol + rtol * np.abs(b))