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python - 查找一个数组中的哪些元素与另一个数组中的任何元素接近的最有效方法是什么？

coder 2023-08-27 原文

我有两个一维 numpy.ndarray 对象，我想找出第一个数组中的哪些元素在任何dx范围内> 第二个元素。

我目前拥有的是

# setup
numpy.random.seed(1)
a = numpy.random.random(1000)  # create one array
numpy.random.seed(2)
b = numpy.random.random(1000)  # create second array
dx = 1e-4  # close-ness parameter

# function I want to optimise
def find_all_close(a, b):
    # compare one number to all elements of b
    def _is_coincident(t):
        return (numpy.abs(b - t) <= dx).any()
    # vectorize and loop over a
    is_coincident = numpy.vectorize(_is_coincident)
    return is_coincident(a).nonzero()[0]

返回一个timeit结果如下

10 loops, best of 3: 16.5 msec per loop

优化 find_all_close 函数的最佳方法是什么，特别是如果 a 和 b 保证为 float 数组在传递给 find_all_close 时按升序排序，可能是用 cython 或类似的？

在实践中，我正在处理 10,000 到 100,000 个元素(或更大)之间的数组，并在数百个不同的 b 数组上运行整个操作。

最佳答案

最简单的方法是对第一个数组中的每个元素，在第二个数组中进行两次二进制搜索，以找到第一个数组中元素最多低于 dx 和最多高于第 dx 的元素。这是线性时间:

left = np.searchsorted(b, a - dx, 'left')
right = np.searchsorted(b, a + dx, 'right')
a[left != right]

线性算法有两个指向第二个数组的指针，用于在您迭代第一个数组中的元素时跟踪移动窗口。

关于python - 查找一个数组中的哪些元素与另一个数组中的任何元素接近的最有效方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36347469/

python的codesectionnumpyarraysalgorithm

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