给定一个整数列表,我想找到哪个数字最接近我输入的数字:

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

有什么快速的方法吗?


当前回答

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)

其他回答

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

值得注意的是,Lauritz使用平分的建议实际上并没有在MyList中找到与MyNumber最接近的值。相反,bisect在MyList中查找MyNumber之后的下一个值。所以在OP的例子中,你实际上会返回44的位置而不是4的位置。

>>> myList = [1, 3, 4, 44, 88] 
>>> myNumber = 5
>>> pos = (bisect_left(myList, myNumber))
>>> myList[pos]
...
44

要得到最接近5的值,您可以尝试将列表转换为数组,并像这样使用numpy中的argmin。

>>> import numpy as np
>>> myNumber = 5   
>>> myList = [1, 3, 4, 44, 88] 
>>> myArray = np.array(myList)
>>> pos = (np.abs(myArray-myNumber)).argmin()
>>> myArray[pos]
...
4

我不知道这有多快,我猜“不是很快”。

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])