在numpy数组中推断最近的较小值

Question

我有一个my_values数组,我试图推断出true_values数组中最接近的较小值.使用下面的find_nearest函数无法实现我想要的功能.如何附加它以找到最近的较小值？

import numpy as np

true_values = np.array([4.5, 3.0, 2.4, 1.2, 0.1])
my_values = np.array([0.8, 2.1, 3.01, 8.0, 0.2, 2.6, 2.1, 3.99, 1.3])

def find_nearest(array,value):
    idx = np.abs((array-value)).argmin()
    return array[idx]

nearest = []
for i in my_values:
    nearest.append(find_nearest(true_values,i))

print nearest
# [1.2, 2.4, 3.0, 4.5, 0.1, 2.4, 2.4, 4.5, 1.2]

但相反,我希望输出

nearest = [0.1, 1.2, 3.0, 4.5, 0.1, 2.4, 1.2, 3.0, 1.2]

第一个答案在这里:如何找到numpy数组中更大的最接近的值？ 以最近的较大值完成此操作.也许这可以改为找到最近的,更小的值？

Answer 1

使用searchsorted是一个选项(如上面的评论和链接问题中的一个答案中所述):

>>> true_values[-np.searchsorted(true_values[::-1], my_values)]
array([ 0.1,  1.2,  3. ,  4.5,  0.1,  2.4,  1.2,  3. ,  1.2])

请注意,searchsorted需要true_values按升序排序.这里有必要翻转示例数组的顺序,然后将索引返回到负整数以进行花式索引.

如果true_values没有排序(在任何方向),您将需要使用np.argsort和sorter参数searchsorted.