def takeClosest(myList, myNumber):
    newlst = []
    for i in myList:
        newlst.append(i - myNumber)
    lstt = [abs(ele) for ele in newlst]
    print(myList[lstt.index(min(lstt))])

myList = [4, 1, 88, 44, 3]
myNumber = 5
takeClosest(myList,myNumber)

def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return array[idx]

通过使用

price_near_to=find_nearest(df['Close'], df['Close'][-2])

如果我们不确定列表是否已排序，可以使用内置的min()函数来查找与指定数字距离最小的元素。

>>> min(myList, key=lambda x:abs(x-myNumber))
4

注意，它也适用于具有int键的字典，如{1:"a"， 2: "b"}。该方法耗时O(n)。

如果列表已经排序了，或者你可以只对数组排序一次，使用@Lauritz的回答中说明的平分方法，它只需要O(log n)时间(注意，检查列表是否已经排序是O(n)，排序是O(n log n))。

>>> takeClosest = lambda num,collection:min(collection,key=lambda x:abs(x-num))
>>> takeClosest(5,[4,1,88,44,3])
4

lambda是一种书写“匿名”函数(没有名字的函数)的特殊方式。你可以给它分配任何你想要的名字，因为lambda是一个表达式。

以上内容的“长”写法是:

def takeClosest(num,collection):
   return min(collection,key=lambda x:abs(x-num))

遍历列表并将当前最接近的数字与abs(currentNumber - myNumber)进行比较:

def takeClosest(myList, myNumber):
    closest = myList[0]
    for i in range(1, len(myList)):
        if abs(i - myNumber) < closest:
            closest = i
    return closest

def closest(list, Number):
    aux = []
    for valor in list:
        aux.append(abs(Number-valor))

    return aux.index(min(aux))

这段代码将为您提供列表中与number最接近的数字的索引。

KennyTM给出的解决方案是最好的，但在您不能使用它的情况下(如brython)，这个函数将完成工作