这是一种np.searchsorted基于this post-的矢量化方法
def closest_argmin(A, B):
L = B.size
sidx_B = B.argsort()
sorted_B = B[sidx_B]
sorted_idx = np.searchsorted(sorted_B, A)
sorted_idx[sorted_idx==L] = L-1
mask = (sorted_idx > 0) & \
((np.abs(A - sorted_B[sorted_idx-1]) < np.abs(A - sorted_B[sorted_idx])) )
return sidx_B[sorted_idx-mask]
简要说明 ：
获取左位置的排序索引。我们使用-np.searchsorted(arr1, arr2, side='left')或just进行此操作np.searchsorted(arr1, arr2)。现在，searchsorted期望将排序数组作为第一个输入，因此我们需要在那里做一些准备工作。
比较那些左侧位置的值和其紧邻右侧位置的值，(left + 1)看看哪一个最接近。我们在计算的步骤中执行此操作mask。
根据左边的还是最右边的，选择相应的。这是通过对索引进行减法来完成的，将mask值作为偏移量转换为ints。
原始方法-
def org_app(myArray, refArray):
out1 = np.empty(myArray.size, dtype=int)
for i, value in enumerate(myArray):
# find_nearest from posted question
index = find_nearest(refArray, value)
out1[i] = index
return out1
时间和验证-
In [188]: refArray = np.random.random(16)
...: myArray = np.random.random(1000)
...:
In [189]: %timeit org_app(myArray, refArray)
100 loops, best of 3: 1.95 ms per loop
In [190]: %timeit closest_argmin(myArray, refArray)
10000 loops, best of 3: 36.6 µs per loop
In [191]: np.allclose(closest_argmin(myArray, refArray), org_app(myArray, refArray))
Out[191]: True
加快发布的样本的速度，希望对更大的数据集有更多的速度！
602392714
清零编程群