python - 在 ndarray 中查找 float

Question

我试图在 ndarray 中找到一个 float 。由于我使用的软件包(Abaqus)，它输出的精度有点低。例如，10 类似于 10.00003。因此，我想知道是否有比我的代码更整洁的“正确”方法。

示例代码:

import numpy as np

array = np.arange(10)
number = 5.00001

如果我这样做:

idx = np.where(number==array)[0][0]

结果为空，因为 5.00001 不等于 5。

现在我在做:

atol = 1e-3 # Absolute tolerance
idx = np.where(abs(number-array) < atol)[0][0]

哪个有效，而且不会太乱......但我想知道是否有更简洁的方法来做到这一点。谢谢!

PS: numpy.allclose() 是另一种方法，但我需要使用 number * np.ones([array.shape[0], array.shape[ 1]]) 对我来说它仍然显得冗长......

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编辑:非常感谢大家的精彩回答! np.isclose() 是我正在寻找的确切功能，我错过了它，因为它不在文档中......如果不是你们，在他们更新文档之前我不会意识到这一点。再次感谢!

Answer 1

PS: numpy.allclose() is another way to do it, but I need to use number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]]) and it still seems verbose to me...

您几乎不需要做任何类似 number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]]) 的事情。正如您可以将标量 number 乘以 ones 数组以将其所有 1 值乘以 number，您可以将该标量 number 传递给 allclose 以将所有原始数组的值与 number 进行比较。例如:

>>> a = np.array([[2.000000000001, 2.0000000002], [2.000000000001, 1.999999999]])
>>> np.allclose(a, 2)
True

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作为旁注，如果您确实确实需要一个全为 2 的数组，有一种比将 2 乘以 ones 更简单的方法:

>>> np.tile(2, array.shape)
array([[2, 2], [2, 2]])

就此而言，我不知道您为什么需要执行 [array.shape[0], array.shape[1]]。如果数组是二维的，则与 array.shape 完全相同。如果数组可能更大，它与 array.shape[:2] 完全相同。

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我不确定这是否解决了您的实际问题，因为您似乎想知道哪些 接近和不接近，而不仅仅是它们是否都接近。但事实上你说你可以使用 allclose 如果不是因为它太冗长而无法创建要比较的数组。

因此，如果您需要 whereclose 而不是 allclose...那么，没有这样的函数。但是自己构建起来非常容易，而且如果你反复这样做，你总是可以把它包起来。

如果你有一个 isclose 方法——比如 allclose，但返回一个 bool 数组而不是单个 bool——你可以这样写:

idx = np.where(isclose(a, b, 0, atol))[0][0]

……或者，如果您一遍又一遍地这样做:

def whereclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08):
    return np.where(isclose(a, b, rtol, atol))

idx = whereclose(a, b, 0, atol)[0][0]

事实证明，numpy 的 1.7 版 does have exactly that function (另请参阅 here )，但它似乎不在文档中。如果您不想依赖可能未记录的函数，或者需要使用 numpy 1.6，您可以自行编写:

def isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08):
    return np.abs(a-b) <= (atol + rtol * np.abs(b))