Encuentre elementos de la matriz uno más cercanos a los elementos de la matriz dos
Esta respuesta explica cómo encontrar el elemento de matriz más cercano (ordenado) a unpunto único, de manera eficiente para matrices grandes (ligeramente modificadas):
def arg_nearest(array, value):
idx = np.searchsorted(array, value, side="left")
if idx > 0 and (idx == len(array) or math.fabs(value - array[idx-1]) < math.fabs(value - array[idx])):
return idx-1
else:
return idx
Si, en cambio, queremos encontrar los elementos de la matriz más cercanos aconjunto de puntos (es decir, una segunda matriz); ¿existen formas eficientes (por velocidad, para matrices grandes) de extender esto además de usar un bucle for?
Algunos casos de prueba:
>>> xx = [0.2, 0.8, 1.3, 1.5, 2.0, 3.1, 3.8, 3.9, 4.5, 5.1, 5.5]
>>> yy = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> of_x_nearest_y(xx, yy)
[0.5, 2.0, 3.1, 3.9, 5.1]
>>> xx = [0.2, 0.8, 1.3, 1.5, 2.0, 3.1, 3.8, 3.9, 4.5, 5.1, 5.5]
>>> yy = [-2, -1, 4.6, 5.8]
>>> of_x_nearest_y(xx, yy)
[0.2, 0.2, 4.5, 5.5]
Editar: suponiendo que ambas matrices estén ordenadas, puede hacer unpequeño mejor que uncompletamente ingenuo for-loop excluyendo valores por debajo de los ya coincidentes, es decir
def args_nearest(options, targets):
locs = np.zeros(targets.size, dtype=int)
prev = 0
for ii, tt in enumerate(targets):
locs[ii] = prev + arg_nearest(options[prev:], tt)
prev = locs[ii]
return locs