使用Python获取最接近的数据字典

考虑到您有一个包含不同元素的词典列表，例如：

{
    "acousticness": 0.0681,
    "energy": 0.724,
    "loudness": -5.941,
    "tempo": 132.056,
    "valence": 0.676
},
{
    "acousticness": 0.2754,
    "energy": 0.866,
    "loudness": -7.874,
    "tempo": 180.056,
    "valence": 0.540
},    
{
    "acousticness": 0.0681,
    "energy": 0.724,
    "loudness": -5.941,
    "tempo": 132.056,
    "valence": 0.676
}

您还可以让用户自己输入字典，例如

{
    "acousticness": 0.1382,
    "energy": 0.7274,
    "loudness": -5.8246,
    "tempo": 122.6412,
    "valence": 0.6153
}

您将如何在Python3中迭代字典以获取最接近的字典

我找到了关于如何在普通数组中查找最近元素的解释，但无法回避如何在数组比较中找到最近元素

---

提前谢谢你的帮助

假设希望字典值之间的绝对差值最小，可以执行以下操作：

data = [{
    "acousticness": 0.0681,
    "energy": 0.724,
    "loudness": -5.941,
    "tempo": 132.056,
    "valence": 0.676
},
    {
        "acousticness": 0.2754,
        "energy": 0.866,
        "loudness": -7.874,
        "tempo": 180.056,
        "valence": 0.540
    },
    {
        "acousticness": 0.0681,
        "energy": 0.724,
        "loudness": -5.941,
        "tempo": 132.056,
        "valence": 0.676
    }]

target = {
    "acousticness": 0.1382,
    "energy": 0.7274,
    "loudness": -5.8246,
    "tempo": 122.6412,
    "valence": 0.6153
}


def key(d, t=target):
    return sum(abs(t[k] - v) for k, v in d.items())


result = min(data, key=key)
print(result)

输出

{'tempo': 132.056, 'loudness': -5.941, 'acousticness': 0.0681, 'valence': 0.676, 'energy': 0.724}

答案的关键是使用的

键

参数。请注意，可以调整此答案以适应多个贴近度度量。例如，您可以更改键以计算字典值之间的欧几里德距离：

import math

def key(d, t=target):
    return math.sqrt(sum((t[k] - v)**2 for k, v in d.items())

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使用字典中每个值之差的绝对值的最接近的数据？您需要说明基于什么因素定义了

最接近的