find最接近列表中未完全sorting值的项目的索引
作为一个例子，我的名单是：
[25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866, 19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154, 13.09409, 12.18347, 11.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152, 6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799] 我正在寻找最接近11.5的价值指数。 我尝试了其他方法，如二进制search和bisect_left但他们不工作。
我无法对此数组进行sorting，因为该值的索引将用于类似的数组上以获取该索引处的值。
尝试以下操作：
min(range(len(a)), key=lambda i: abs(a[i]-11.5))
例如：
>>> a = [25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866, 19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154, 13.09409, 12.18347, 11.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152, 6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799] >>> min(range(len(a)), key=lambda i: abs(a[i]-11.5)) 16
或者获取索引和值：
>>> min(enumerate(a), key=lambda x: abs(x[1]-11.5)) (16, 11.33447)
怎么样：你压缩两个列表，然后sorting结果？
如果你不能sorting数组，那么没有快速的方法来find最接近的项目 – 你必须迭代所有的条目。
有一个解决方法，但它是一个相当的工作：编写一个sortingalgorithm，sorting数组和（同时）更新第二个数组，告诉你这个条目之前 ，数组sorting。
这样，您可以使用二进制search查找最接近的条目的索引，然后使用此索引使用“索引数组”查找原始索引。
[编辑]使用zip() ，这是非常简单的实现：
array_to_sort = zip( original_array, range(len(original_array)) ) array_to_sort.sort( key=i:i[0] )
现在，您可以二进制search该值（使用item[0] ）。 item[1]会给你原来的索引。
走槽所有的项目只是线性的。 如果你想sorting的arrays会更糟。
我没有看到保持一个额外的deltax （到目前为止的最小差异）和idx （该元素的索引）的问题，只是循环一次通过列表。
请记住，如果空间不重要，则可以通过创buildsorting索引的辅助列表来sorting任何列表，而无需移动内容。
另外请记住，如果你正在做这个查询一次，那么你将只需要遍历列表中的每个元素O（n）。 （如果多次，那么你可能会想稍后进行sorting以提高效率）
import numpy as np a = [25.75443, 26.7803, 25.79099, 24.17642, 24.3526, 22.79056, 20.84866, 19.49222, 18.38086, 18.0358, 16.57819, 15.71255, 14.79059, 13.64154, 13.09409, 12.18347, 11.33447, 10.32184, 9.544922, 8.813385, 8.181152, 6.983734, 6.048035, 5.505096, 4.65799] index = np.argmin(np.abs(np.array(a)-11.5)) a[index] # here is your result
在a已经是数组的情况下，可以省略相应的转换。
