import numpy as np
def find_nearest(array, value):
    array = np.array(array)
    z=np.abs(array-value)
    y= np.where(z == z.min())
    m=np.array(y)
    x=m[0,0]
    y=m[1,0]
    near_value=array[x,y]

    return near_value

array =np.array([[60,200,30],[3,30,50],[20,1,-50],[20,-500,11]])
print(array)
value = 0
print(find_nearest(array, value))

所有的答案都有助于收集信息来编写高效的代码。但是，我已经编写了一个小的Python脚本来针对各种情况进行优化。如果提供的数组已排序，则将是最佳情况。如果搜索一个指定值的最近点的索引，那么对半模块是最省时的。当一个索引对应一个数组时，numpy searchsorted是最有效的。

import numpy as np
import bisect
xarr = np.random.rand(int(1e7))

srt_ind = xarr.argsort()
xar = xarr.copy()[srt_ind]
xlist = xar.tolist()
bisect.bisect_left(xlist, 0.3)

In[63]: %时间平分。bisect_left (xlist, 0.3) CPU次数:user 0ns, sys: 0ns, total: 0ns 壁时间:22.2µs

np.searchsorted(xar, 0.3, side="left")

In [64]: %time np。Searchsorted (xar, 0.3, side="left") CPU次数:user 0ns, sys: 0ns, total: 0ns 壁时间:98.9µs

randpts = np.random.rand(1000)
np.searchsorted(xar, randpts, side="left")

%的时间np。Searchsorted (xar, randpts, side="left") CPU次数:用户4ms, sys: 0ns, total: 4ms 壁时间:1.2 ms

如果我们遵循乘法规则，那么numpy应该花费~100 ms，这意味着快了~83倍。

下面是一个处理非标量“values”数组的版本:

import numpy as np

def find_nearest(array, values):
    indices = np.abs(np.subtract.outer(array, values)).argmin(0)
    return array[indices]

如果输入是标量，则返回数字类型(例如int, float)的版本:

def find_nearest(array, values):
    values = np.atleast_1d(values)
    indices = np.abs(np.subtract.outer(array, values)).argmin(0)
    out = array[indices]
    return out if len(out) > 1 else out[0]

对于大型数组，@Demitri给出的(优秀)答案比目前标记为最佳的答案快得多。我从以下两个方面调整了他的精确算法:

不管输入数组是否排序，下面的函数都有效。 下面的函数返回与最接近的值对应的输入数组的索引，这有点更一般。

请注意，下面的函数还处理了一个特定的边缘情况，这将导致@Demitri编写的原始函数中的错误。否则，我的算法和他的一样。

def find_idx_nearest_val(array, value):
    idx_sorted = np.argsort(array)
    sorted_array = np.array(array[idx_sorted])
    idx = np.searchsorted(sorted_array, value, side="left")
    if idx >= len(array):
        idx_nearest = idx_sorted[len(array)-1]
    elif idx == 0:
        idx_nearest = idx_sorted[0]
    else:
        if abs(value - sorted_array[idx-1]) < abs(value - sorted_array[idx]):
            idx_nearest = idx_sorted[idx-1]
        else:
            idx_nearest = idx_sorted[idx]
    return idx_nearest

我认为最python的方式是:

 num = 65 # Input number
 array = np.random.random((10))*100 # Given array 
 nearest_idx = np.where(abs(array-num)==abs(array-num).min())[0] # If you want the index of the element of array (array) nearest to the the given number (num)
 nearest_val = array[abs(array-num)==abs(array-num).min()] # If you directly want the element of array (array) nearest to the given number (num)

这是基本代码。你可以把它作为一个函数来使用

这是unutbu答案的矢量化版本:

def find_nearest(array, values):
    array = np.asarray(array)

    # the last dim must be 1 to broadcast in (array - values) below.
    values = np.expand_dims(values, axis=-1) 

    indices = np.abs(array - values).argmin(axis=-1)

    return array[indices]


image = plt.imread('example_3_band_image.jpg')

print(image.shape) # should be (nrows, ncols, 3)

quantiles = np.linspace(0, 255, num=2 ** 2, dtype=np.uint8)

quantiled_image = find_nearest(quantiles, image)

print(quantiled_image.shape) # should be (nrows, ncols, 3)