Python numpy isin用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.isin 的用法。

用法:

numpy.isin(element, test_elements, assume_unique=False, invert=False)

计算test_elements 中的元素，仅在元素上广播。返回与 element 形状相同的布尔数组，如果 element 的元素在 test_elements 中，则返回 True，否则返回 False。

参数：

element： array_like

输入数组。

test_elements： array_like

用于测试每个元素值的值。如果它是一个数组或类似数组的参数，则该参数被展平。有关非数组类参数的行为，请参阅注释。

assume_unique： 布尔型，可选

如果为 True，则假定输入数组都是唯一的，这样可以加快计算速度。默认为假。

invert： 布尔型，可选

如果为 True，则返回数组中的值被反转，就像在计算元素不在test_elements.默认为假。np.isin(a, b, invert=True)相当于(但比)快np.invert(np.isin(a, b)).

返回：

isin： ndarray，布尔

具有与元素相同的形状。值 element[isin] 在test_elements 中。

注意：

isin是 python 关键字的逐元素函数版本在.isin(a, b)大致相当于np.array([item in b for item in a])如果a和b是一维序列。

元素和test_elements如果尚未转换为数组。如果test_elements是一个集合(或其他非序列集合)，它将被转换为具有一个元素的对象数组，而不是包含在test_elements.这是由于numpy.array构造函数处理非序列集合的方式。将集合转换为列表通常会产生所需的行为。

例子：

>>> element = 2*np.arange(4).reshape((2, 2))
>>> element
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> test_elements = [1, 2, 4, 8]
>>> mask = np.isin(element, test_elements)
>>> mask
array([[False,  True],
       [ True, False]])
>>> element[mask]
array([2, 4])

可以使用 nonzero 获得匹配值的索引：

>>> np.nonzero(mask)
(array([0, 1]), array([1, 0]))

该测试也可以倒置：

>>> mask = np.isin(element, test_elements, invert=True)
>>> mask
array([[ True, False],
       [False,  True]])
>>> element[mask]
array([0, 6])

由于 array 处理集合的方式，以下内容无法按预期工作：

>>> test_set = {1, 2, 4, 8}
>>> np.isin(element, test_set)
array([[False, False],
       [False, False]])

将集合转换为列表会产生预期的结果：

>>> np.isin(element, list(test_set))
array([[False,  True],
       [ True, False]])