在numpy中找到两个数组之间的最小平方子数组

Question

我需要一个方法来找到两个一维数组之间的最小卡方对。 例如，一个数组

a = np.array([1, 2, 3])

另一个数组是

b = np.array([0.9, 1, 3.5, 4.5])

我们需要在b中找到一个长度与a相同的子数组

sub_b = np.array([0.9, 1, 3.5])

注意sub_b不应包含重复项。你知道吗

找到两个数组之间最接近的一对。我们选择chi-square = sum((a - sub_b)**2) / len(a)。所以，我们需要找到具有最小卡方的sub_b。你知道吗

我使用iteration.permutations找到sub_b的所有排列，然后找到最小卡方。你知道吗

from itertools import permutations

def find_chi2_array(b, a):
    chi2 = lambda x: sum((x-a)**2) / len(a)
    perm = np.array(list(permutations(b, len(a))))
    chi2_results = np.apply_along_axis(chi2, 1, perm)
    return chi2_results.min(), candidates[chi2_results.argmin()]

但是这种方法非常愚蠢，当b的长度变大时，内存会很快耗尽。你知道吗

如果在纯python中使用for循环，则速度太慢。谁能有一个更有效和内存更少的方法？你知道吗

def find_chi2_array_slow(b, a):
    chi2 = lambda x: sum((x-a)**2) / len(a)
    n = 0
    for perm in permutations(b, len(a)):
        perm = np.array(perm)
        n += 1
        if n == 1:
            chi2_result = chi2(perm)
        elif chi2_result > chi2(perm):
            chi2_result = chi2(perm)
    return chi2_result