获取差异最小的数组元素的位置（以NumPy为单位）

我试图实现一个逻辑，我试图从数组的其他元素中减去数组的每个元素，然后找到结果的最小差值

例：a=[10,7,3,6]

所以我从数组的每一个元素中减去10（结果是3,7,4） 然后移到下一个元素，即7，然后从数组的其余元素中减去它（结果将是4,1），取下一个元素，即3，并用剩余元素6减去它（结果：-3）。 注意：对于我的实际问题，我需要取结果的绝对值。 现在你可以看到，这个减法过程的结果的最小差值是1

到目前为止，我已经成功地编写了一个代码。但是，我还需要找到数字的索引，我得到的最小差值结果值为1（即本例中的索引7和6）

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有人知道NumPy中是否有任何函数可以实现这一点吗？我尝试过使用argwhere（），但没有成功。

这里有一个不使用NumPy的密集单行程序：

>>> from itertools import combinations
>>> a = [10, 7, 3, 6]
>>> closest_pair = min((abs(x-y), (i, j)) for (i,x), (j, y) in combinations(enumerate(a), 2))[1]
>>> closest_pair
(1, 3)

下面是它的工作原理

组合

用于创建所有对：

>>> list(combinations(a, 2))
[(10, 7), (10, 3), (10, 6), (7, 3), (7, 6), (3, 6)]

我们需要元素的索引，因此修改为：

>>> list(combinations(enumerate(a), 2))
[((0, 10), (1, 7)),
 ((0, 10), (2, 3)),
 ((0, 10), (3, 6)),
 ((1, 7), (2, 3)),
 ((1, 7), (3, 6)),
 ((2, 3), (3, 6))]

列表理解作用于此结果，并形成一个新的绝对差异列表和相应的索引对：

>>> [(abs(x - y), (i, j)) for (i,x), (j, y) in combinations(enumerate(a), 2)]
[(3, (0, 1)), (7, (0, 2)), (4, (0, 3)), (4, (1, 2)), (1, (1, 3)), (3, (2, 3))]

取最小值即为元组，其第一个值为最小绝对距离，第二个值为索引的元组：

>>> min((abs(x - y), (i, j)) for (i,x), (j, y) in combinations(enumerate(a), 2))
(1, (1, 3))

最后，仅从该结果中提取索引：

>>> min((abs(x - y), (i, j)) for (i,x), (j, y) in combinations(enumerate(a), 2))[1]
(1, 3)

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你可能想考虑一个不同的算法来找到最近的一对。当前算法比较每对值，而实际上只需要将每一个值与下一个最大值进行比较。你可以这样做：1）对数组排序

a

2）比较

a

中的邻居，找出最小的差异。这可能会帮助你开始

import numpy as np
a = np.array([10, 7, 3, 6])

index = np.argsort(a)
a_sorted = a[index]
diff = a_sorted[1:] - a_sorted[:-1]

此外，要找到a==6的位置，您可以这样做（但您可能不需要这样做）：

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如果这是家庭作业，请加上家庭作业标签。我更喜欢这个而不是我的答案。这是O（n*log（n））而不是O（n^2）。只需要几行就可以完成答案：

diff=np.abs（np.diff（a_排序））；k=np.argmin（差异）；最近的一对=索引[k:k+2]

我漏掉了最后几行，因为我怀疑这是家庭作业，尽管承认我可能已经放弃了太多。

where_a_is_6 = np.where(a == 6)[0]