数组 x 和 y 中的元素是浮点数。我想在数组 x 中找到与数组 y 中的值尽可能接近的元素（对于数组 y 中的每个值- 数组 x 中的一个元素）。此外，数组 x 包含 >10^6 个元素和数组 y 大约 10^3，这是 for 循环 的一部分，所以它应该是最好快速完成。
我试图避免将它作为一个新的 for 循环，所以我这样做了，但是对于一个大 y 数组来说它非常慢
x = np.array([0, 0.2, 1, 2.4, 3, 5]); y = np.array([0, 1, 2]);
diff_xy = x.reshape(1,len(x)) - y.reshape(len(y),1);
diff_xy_abs = np.fabs(diff_xy);
args_x = np.argmin(diff_xy_abs, axis = 1);
x_new = x[args_x]
我是 Python 新手，欢迎提出任何建议！
【问题讨论】：
它是以 x 和 y 的顺序为代价的，但该代码是否满足您的性能需求？ Rem：来自 x 的相同值可以用于多个 y 值。
import numpy as np
# x = np.array([0, 0.2, 1, 2.4, 3, 5]);
# y = np.array([0, 1, 2]);
x = np.random.rand(10**6)*5000000
y = (np.random.rand(10**3)*5000000).astype(int)
x_new = np.zeros(len(y)) # Create an 'empty' array for the result
x.sort() # could be skipped if already sorted
y.sort() # could be skipped if already sorted
len_x = len(x)
idx_x = 0
cur_x = x[0]
for idx_y, cur_y in enumerate(y):
while True:
if idx_x == len_x-1:
# If we are at the end of x, the last value is the best value
x_new[idx_y] = cur_x
break
next_x = x[idx_x+1]
if abs(cur_y - cur_x) < abs(cur_y - next_x):
# If the current value of x is better than the next, keep it
x_new[idx_y] = cur_x
break
# Check for the next value
idx_x += 1
cur_x = next_x
print(x_new)
【讨论】：
可能对较大的数组进行排序，然后从其中二进制搜索较小数组的值，如果找到最接近的值并且附近的值在附近的索引中靠近它，如果没有找到，则最接近的值在旁边故障点。
【讨论】：
下面给出了想要的结果。
x[abs((np.tile(x, (len(y), 1)).T - y).T).argmin(axis=1)]
它tiles x 为y (len(y)) 中的每个元素，转置(.T) 这个平铺数组，减去y，重新转置它，采用absolute差异值，使用argmin（超过axis=1）确定最小值的索引，最后从x的这些索引中获取值。
【讨论】：