Python 需要一个函数来返回一个估计值，该值等于距离数字p最近的k个点的平均值吗？

定义一个函数，该函数采用一维NumPy数组、参数k和数字p。该函数返回一个估计值，该值等于距离数字p最近的k点的平均值

def k_邻居（输入_数据，k，p）： “”“使用数据输入返回p的k近邻估计值。\u data

Keyword arguments:
input_data -- NumPy array of all the data
k -- Number of k
p -- input values

下面是函数调用

数据=np.数组（[1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40]） 打印（k_neighbor（input_data=data，k=3，p=5））

从位复制并调整位可以满足您的需要：

import numpy as np
def find_nearest(array, value,n_neighbors=1):
    distances=np.abs(array - value)
    print(distances)

    nearest_neighbors=[]
    for i in range(0,n_neighbors):
        idx=distances.argmin()
        nearest_neighbors.append(array[idx])
        distances[idx]=np.amax(distances)

    return nearest_neighbors

data=np.array([1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40])
value=24
print(find_nearest(data, value,n_neighbors=3))

返回

[24,25,19]

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你看过这个：？@joris:看过了，但是我的是一维数组在上面的代码中，如果我取value=25，那么它会给出25作为最近邻导入numpy作为np def find_nearest（数组，value，n_nearches=3）：distance=np.abs（数组-value）nearcher_nearches=[]对于范围内的i（0，n_nearches）：idx=distance.argmin（）最近邻。追加（数组[idx]）距离[idx]=距离。argmax（）返回最近邻数据=np。数组（[1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40]）值=25打印（查找最近邻（数据，值，n_邻居=3））导入numpy作为np def查找最近邻（数组，值，n_邻居=3）：距离=np.abs（数组-值）最近邻=[]对于范围内的i（0，n邻）：idx=距离。argmin（）最近邻。append（数组[idx]）距离[idx]=距离。argmax（）返回最近邻数据=np。数组（[1,3,4,5,7,8,11,12,13,15,19,24,25,29,40]）值=25打印（查找最近邻（数据，值，n邻=3））在这种情况下，值是重复的。我已经更改了它，所以当搜索值已经存在时，它也会返回三个最接近的数字。但是我相信你自己也可以这样做。