返回ndarry中与一个数最接近的数
时间: 2023-10-31 20:04:11 浏览: 31
可以使用numpy中的argmin函数来实现该功能。具体步骤如下:
1. 先计算ndarray中每个元素与给定数的差值;
2. 取绝对值,得到差值的绝对值;
3. 使用argmin函数找到差值绝对值中最小值的索引;
4. 返回该索引对应的元素。
下面是示例代码:
``` python
import numpy as np
def find_closest_number(arr, num):
# 计算差值
diff = arr - num
# 取绝对值
abs_diff = np.abs(diff)
# 找到最小值的索引
idx = np.argmin(abs_diff)
# 返回最接近的数
return arr[idx]
```
使用方法示例:
``` python
arr = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
num = 6
closest_num = find_closest_number(arr, num)
print(closest_num) # 输出:5
```
相关问题
对ndarry中大于2的数取为2
好的,可以使用numpy中的clip函数来实现这个功能。具体操作是将所有大于2的数设为2,其他不变。代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.clip(arr, None, 2)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 2 2 2]
```
其中,`np.clip(arr, None, 2)` 表示将arr数组中的所有元素限制在[None, 2]的范围内,而None表示数组元素可以取的最小值,这里设为None表示不限制最小值。
python 给numpy.ndarry增加一列全为0的数
可以使用`numpy`中的`zeros`函数来创建全为0的一维数组,然后使用`numpy`中的`append`函数将其添加到`ndarray`中作为一列。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设原始的ndarray是arr,形状为(3, 4)
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 创建一个全为0的一维数组,长度与arr的行数相同
zeros_arr = np.zeros((arr.shape[0], 1))
# 将全为0的一维数组添加到arr中作为一列
new_arr = np.append(arr, zeros_arr, axis=1)
# 打印结果
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[[ 1. 2. 3. 4. 0.]
[ 5. 6. 7. 8. 0.]
[ 9. 10. 11. 12. 0.]]
```
其中,`np.zeros`函数用于创建全为0的一维数组,其参数为一个元组,表示数组的形状。`np.append`函数用于将两个数组沿着指定的轴进行拼接,其参数中的`axis`指定了沿着哪个轴进行拼接。在本例中,我们将全为0的一维数组添加到原始的`ndarray`中作为一列,因此指定`axis=1`。