找到第二个最接近值的索引答案

【问题标题】：Find the second closest index to value找到第二个最接近值的索引
【发布时间】：2015-04-17 10:25:38
【问题描述】：

我正在使用

index = (np.abs(array - value)).argmin()

在数组中找到与某个值的绝对差值最小的索引。

但是，有没有像这样的干净的方法来找到最接近该值的 second 索引？

【问题讨论】：

说实话，我会怀疑！您可以获得排序的差异并索引第二小的差异。
如果两个索引同样接近该值应该返回什么？
@jonrsharpe，好的，我想我会这样做的，谢谢！
@ajcr，我猜第二个要选择的值是 argmin() 没有选择的值（我不知道 argmin() 首先是如何选择的）

标签： python numpy

【解决方案1】：

我认为这可行

a = np.linspace(0,10,30)
array([  0.        ,   0.34482759,   0.68965517,   1.03448276,
         1.37931034,   1.72413793,   2.06896552,   2.4137931 ,
         2.75862069,   3.10344828,   3.44827586,   3.79310345,
         4.13793103,   4.48275862,   4.82758621,   5.17241379,
         5.51724138,   5.86206897,   6.20689655,   6.55172414,
         6.89655172,   7.24137931,   7.5862069 ,   7.93103448,
         8.27586207,   8.62068966,   8.96551724,   9.31034483,
         9.65517241,  10.        ])
n = np.pi
a[np.argsort(np.abs(a-n))[1]]
# Output 3.4482758620689657
# the closest value is 3.103...

【讨论】：

我已经测试了这个与a[np.argpartition(np.abs(a-n),1)[1]] 的 YXD 答案，并且 plonser 答案更快，我不知道为什么。

【解决方案2】：

你可以得到数组a的第k个最小元素的索引，而无需使用argpartition对整个数组进行排序

np.argpartition(a, k)[k]

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argpartition.html

【讨论】：

这对于大型数组当然更可取，因为它的复杂性是 O(n)（而常规的全排序通常是 O(n*log(n))）（+1）。
幸运的是，数组根本不是很大，所以我正在使用上面的答案及其工作，但是感谢提供更有效的方法，我有一些大型数据集，这可能对
什么是a？ k 是什么？如何实现它来解决 OP 问题？出现了很多问题，您关于文件的链接也没有提供来自 OP 的完全相同的问题。