查找最接近的值并在Python中返回数组的索引
问题内容：
我发现了这篇文章：Python：在数组中查找元素
这是通过匹配值来返回数组的索引。
另一方面，我的想法是相似但不同。我想找到最接近目标值的值。例如，我正在寻找4.2，但是我知道数组中没有4.2，但是我想返回值4.1的索引而不是4.4。
最快的方法是什么？
我正在考虑以旧方式进行操作，就像我以前使用Matlab一样，正在使用数组A，我要从中获取索引以减去目标值并取其绝对值，然后选择最小值。像这样的东西：
[~,idx] = min(abs(A - target))
那是Matlab代码，但是我是Python的新手，所以我在想，是否有快速的方法可以在Python中完成呢？
非常感谢你的帮助！
问题答案：
这类似于使用bisect_left，但是它允许您传递目标数组
def find_closest(A, target):
#A must be sorted
idx = A.searchsorted(target)
idx = np.clip(idx, 1, len(A)-1)
left = A[idx-1]
right = A[idx]
idx -= target - left < right - target
return idx
一些解释：
第一一般情况下：idx = A.searchsorted(target)返回每个的索引target，使得target之间A[index - 1]和A[index]。我叫这些left，right所以我们知道left < target <= right。target - left < right - target是True（或1）时的目标更接近left和False（或0）时的目标更接近right。
现在的特殊情况：当target小于所有的元素A，idx = 0。idx = np.clip(idx, 1, len(A)-1)将所有idx<1的值替换为1，因此idx=1。在这种情况下left = A[0]，right = A[1]我们知道这一点target <= left <= right。为此，我们知道，target - left <= 0和right - target >= 0这样target - left < right - target的True，除非target == left == right和idx - True = 0。
还有另一种特殊情况，如果target大于的所有元素A，在这种情况下idx = A.searchsorted(target)，np.clip(idx, 1, len(A)-1)将其替换len(A)为len(A) - 1soidx=len(A) -1并target - left < right - target最终False使idx返回len(A) -1。我会让您自己逻辑地工作。
例如：
In [163]: A = np.arange(0, 20.)
In [164]: target = np.array([-2, 100., 2., 2.4, 2.5, 2.6])
In [165]: find_closest(A, target)
Out[165]: array([ 0, 19, 2, 2, 3, 3])
