Python/Numpy - 快速查找最接近某些值的数组中的索引

Question

我有一个值数组t,它总是按递增的顺序(但不总是均匀间隔).我有另一个单值x.我需要在t中找到索引,使得t [index]最接近x.函数必须为x <t.min()返回零,并且x> t.max()的最大索引(或-1).

我写了两个函数来做到这一点.在这个简单的定时测试中,第一个f1更快.但我喜欢第二个只是一行.此计算将在大型阵列上完成,可能每秒多次.

任何人都可以提出一些其他功能与第一个相似的时间,但具有更清晰的代码？比第一个更快的东西怎么样(速度最重要)？

谢谢!

码:

import numpy as np
import timeit

t = np.arange(10,100000)         # Not always uniform, but in increasing order
x = np.random.uniform(10,100000) # Some value to find within t

def f1(t, x):
   ind = np.searchsorted(t, x)   # Get index to preserve order
   ind = min(len(t)-1, ind)      # In case x > max(t)
   ind = max(1, ind)             # In case x < min(t)
   if x < (t[ind-1] + t[ind]) / 2.0:   # Closer to the smaller number
      ind = ind-1
   return ind

def f2(t, x):
   return np.abs(t-x).argmin()

print t,           '\n', x,           '\n'
print f1(t, x),    '\n', f2(t, x),    '\n'
print t[f1(t, x)], '\n', t[f2(t, x)], '\n'

runs = 1000
time = timeit.Timer('f1(t, x)', 'from __main__ import f1, t, x')
print round(time.timeit(runs), 6)

time = timeit.Timer('f2(t, x)', 'from __main__ import f2, t, x')
print round(time.timeit(runs), 6)

Answer 1

这似乎更快(对我来说,Python 3.2-win32,numpy 1.6.0):

from bisect import bisect_left
def f3(t, x):
    i = bisect_left(t, x)
    if t[i] - x > 0.5:
        i-=1
    return i

输出:

[   10    11    12 ..., 99997 99998 99999]
37854.22200356027
37844
37844
37844
37854
37854
37854
f1 0.332725
f2 1.387974
f3 0.085864