向量化为另一个数组中的每个元素在数组中找到最接近的值

向量化为另一个数组中的每个元素在数组中找到最接近的值

例如，您可以使用以下方法计算旅途中的所有差异：

differences = (test_array.reshape(1,-1) - known_array.reshape(-1,1))

并使用

argmin

和花式索引以及

np.diagonal

获得所需的索引和差异：

indices = np.abs(differences).argmin(axis=0)residual = np.diagonal(differences[indices,])

因此对于

>>> known_array = np.array([-24, -18, -13, -30,  29])>>> test_array = np.array([-6,  4, -6,  4,  8, -4,  8, -6,  2,  8])

一送一

>>> indicesarray([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])>>> residualarray([ 7, 17,  7, 17, 21,  9, 21,  7, 15, 21])