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我正在尝试将一个大小为~20 的小数组匹配到一个大小为~200000 的较大数组中。两个数组都包含双精度值。在这种情况下，匹配意味着最小的错误，因为不会有完全匹配。

接下来是，我必须更改小数组的值，因为如果它不同但值之间的差距相同，它也应该匹配，这意味着：

array 1: [1.3, 1.4, 1.3, 1.5, 1.7]
array 2: [..., 2.3, 2.4, 2.4, 2.5, 2.7, ...]

我必须将每个比较的最后一个元素带到相同的数字。上面的例子将是一个非常好的匹配，因为首先我会 +1.0 整个数组 #1。

[编辑]为了澄清上述陈述：在计算错误之前，示例数组应如下所示：

array 1: [2.3, 2.4, 2.3, 2.5, 2.7] 
// (+1 of each element so the last element of the small array, 
// and the last element of the part of the large array I am 
// comparing to, has the same values: in this case: 2.7)
array 2: [..., 2.3, 2.4, 2.4, 2.5, 2.7, ...]

[/编辑]

我知道可以简单地遍历大数组，但是太慢了。当然，我可以使用像 norm(v1 - v2) 这样的向量运算，而不是通过遍历数组来计算误差。

所以我听说，python 非常适合数学运算，但我找不到任何如何比较 2 个数组（数组中只有一个数字）的东西。

最后，问题是：任何想法，我如何能以非常快速的方式解决问题。哪种语言可以很好地解决这类问题（八度不是因为它在矢量计算方面速度很快，而是在迭代方面很慢） - 可能在 python 中有一些好的库？

让我知道我是否需要更详细地解释它。

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我承认我对你如何定义最佳匹配有点模糊，但这个例子可以很容易地调整。神奇之处在于函数接收与长度相同closeness的切片并返回一个数字。数字越小，匹配越好。datatarget

import random

target = [random.random() * 10 for i in range(20)]
data   = [random.random() * 10 for i in range(200000)]

def closeness(a_range):
    diffs = list(map(lambda e: e[0]-e[1], zip(a_range, target)))
    avg_diffs = float(sum(diffs)) / len(diffs)
    adjusted_target = [i + avg_diffs for i in target]
    return sum(adjusted_target)

ranges = [data[i:i+len(target)] for i in range(len(data)-len(target))]
best_match = min(ranges, key=closeness) 

print(best_match)
于 2012-07-13T04:06:57.270 回答