对于那些搜索多个最接近的，修改接受的答案:

import numpy as np
def find_nearest(array, value, k):
    array = np.asarray(array)
    idx = np.argsort(abs(array - value))[:k]
    return array[idx]

看到的: https://stackoverflow.com/a/66937734/11671779

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

对于那些搜索多个最接近的，修改接受的答案:

import numpy as np
def find_nearest(array, value, k):
    array = np.asarray(array)
    idx = np.argsort(abs(array - value))[:k]
    return array[idx]

看到的: https://stackoverflow.com/a/66937734/11671779

这是在向量数组中找到最近向量的扩展。

import numpy as np

def find_nearest_vector(array, value):
  idx = np.array([np.linalg.norm(x+y) for (x,y) in array-value]).argmin()
  return array[idx]

A = np.random.random((10,2))*100
""" A = array([[ 34.19762933,  43.14534123],
   [ 48.79558706,  47.79243283],
   [ 38.42774411,  84.87155478],
   [ 63.64371943,  50.7722317 ],
   [ 73.56362857,  27.87895698],
   [ 96.67790593,  77.76150486],
   [ 68.86202147,  21.38735169],
   [  5.21796467,  59.17051276],
   [ 82.92389467,  99.90387851],
   [  6.76626539,  30.50661753]])"""
pt = [6, 30]  
print find_nearest_vector(A,pt)
# array([  6.76626539,  30.50661753])

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))

也许对ndarray有帮助:

def find_nearest(X, value):
    return X[np.unravel_index(np.argmin(np.abs(X - value)), X.shape)]