基于Numpy快速定位数组多段收敛-发散区间的起止及精准点索引

我有一批numpy浮点数组，需要完成以下高效处理：

单区间数组规则 #

数组元素会呈现先收敛至指定值，随后发散的趋势：

• 升序数组示例：

[..., 50.0, 51.0, 52.2, ..., 59.3, 60.4, 61.3, 62.1, ..., 67.9, 68.1, 69.2, ...]

定义范围边界：start=52.0、exact=60.0、end=68.0，需找到数组中最接近这三个值的元素对应的索引——上述示例中，52.2对应start索引，60.4对应exact索引，67.9对应end索引。

• 降序数组示例：

[..., 69.2, 68.1, 67.9, ..., 62.1, 61.3, 60.4, 59.3, ..., 52.2, 51.0, 50.0, ...]

此时规则适配为：67.9对应start索引，60.4对应exact索引，52.2对应end索引。

多区间数组规则 #

实际数组可能包含多段收敛-发散区间，示例如下：

[..., 52.2, ..., 60.4, ..., 67.9, ..., 52.4, ..., 60.0, ..., 67.7, ..., 52.0, ..., 60.6, ..., 67.3, ...]

需要返回每个区间的索引组成的列表，格式如下：

[
    [start0, exact0, end0],
    [start1, exact1, end1],
    [start2, exact2, end2],
]

不同数组的区间数量可能为0、1或多个。

性能要求 #

由于要处理大量数组，循环实现效率极低，需提供基于numpy的向量化实现方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者astroboy