关于python：在ndarray中查找float

Find float in ndarray

我试图在Ndarray中找到一个浮点数。由于我使用的软件包(ABAQUS)，它的输出精度有点低。例如，10类似于10.00003。因此，我想知道是否有一种"正确"的方法来做到这一点，这比我的代码整洁。

示例代码：

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import numpy as np

array = np.arange(10)
number = 5.00001

如果我这样做：

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

号

则结果为空，因为5.00001不等于5。

现在我在做：

1 2	atol = 1e-3 # Absolute tolerance idx = np.where(abs(number-array) < atol)[0][0]

这很有效，而且不太乱…但我想有一个更整洁的方法来做这件事。谢谢！

附言：numpy.allclose()是另一种方法，但我需要使用number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]])，我觉得这仍然很冗长……

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

相关讨论

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...

号

你几乎不需要做像number * np.ones([array.shape[0], array.shape[1]])这样的事情。正如可以将该标量number乘以该ones数组，将其所有1值乘以number，也可以将该标量number传递给allclose，将原始数组的所有值与number进行比较。例如：

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

作为补充说明，如果您确实需要一个包含所有2的数组，那么有一种比将2乘以ones更简单的方法：

1 2	>>> np.tile(2, array.shape) array([[2, 2], [2, 2]])

号

关于这件事，我不知道你为什么要这么做。如果数组是二维的，这与array.shape完全相同。如果数组可能更大，它与array.shape[:2]完全相同。

我不确定这是否能解决你的实际问题，因为你似乎想知道哪些是接近的，哪些不是接近的，而不仅仅是它们是否都是。但事实上，如果不是因为创建数组过于冗长而无法与之相比，您说过可以使用allclose。

所以，如果你需要whereclose，而不是allclose，那么，没有这样的功能。但是建立自己是很容易的，如果你反复做的话，你可以把它包起来。

如果您有一个类似于allclose的isclose方法，但是返回一个bool数组而不是单个bool，那么您可以只写：

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

…或者，如果你一次又一次地这样做：

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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版确实有这个功能(请参见此处)，但它似乎不在文档中。如果您不想依赖一个可能没有文档的函数，或者需要使用numpy 1.6，那么您可以自己编写它：

1 2	def isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08): return np.abs(a-b) <= (atol + rtol * np.abs(b))