需要一个函数来返回一个估计值，该估计值等于与数字 p 最接近的 k 点的平均值？

Question

定义一个函数，该函数接受一个一维 NumPy 数组、一个参数 k 和一个数字 p。该函数返回的估计值等于与数字 p 最接近的 k 点的平均值？

def k_neighbor(input_data, k, p): """使用数据 input_data 返回 p 的 k 邻域估计值。

Keyword arguments:
input_data -- NumPy array of all the data
k -- Number of k
p -- input values

这里是函数调用

data = np.array([1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40]) 打印（k_neighbor（输入数据=数据，k=3，p=5））

Answer 1

从Find nearest value in numpy array 复制并稍作调整即可得到您想要的：

import numpy as np
def find_nearest(array, value,n_neighbors=1):
    distances=np.abs(array - value)
    print(distances)

    nearest_neighbors=[]
    for i in range(0,n_neighbors):
        idx=distances.argmin()
        nearest_neighbors.append(array[idx])
        distances[idx]=np.amax(distances)

    return nearest_neighbors

data=np.array([1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40])
value=24
print(find_nearest(data, value,n_neighbors=3))

返回

[24、25、19]