Python numpy isin用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.isin 的用法。

用法:

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

計算test_elements 中的元素，僅在元素上廣播。返回與 element 形狀相同的布爾數組，如果 element 的元素在 test_elements 中，則返回 True，否則返回 False。

參數：

element： array_like

輸入數組。

test_elements： array_like

用於測試每個元素值的值。如果它是一個數組或類似數組的參數，則該參數被展平。有關非數組類參數的行為，請參閱注釋。

assume_unique： 布爾型，可選

如果為 True，則假定輸入數組都是唯一的，這樣可以加快計算速度。默認為假。

invert： 布爾型，可選

如果為 True，則返回數組中的值被反轉，就像在計算元素不在test_elements.默認為假。np.isin(a, b, invert=True)相當於(但比)快np.invert(np.isin(a, b)).

返回：

isin： ndarray，布爾

具有與元素相同的形狀。值 element[isin] 在test_elements 中。

注意：

isin是 python 關鍵字的逐元素函數版本在.isin(a, b)大致相當於np.array([item in b for item in a])如果a和b是一維序列。

元素和test_elements如果尚未轉換為數組。如果test_elements是一個集合(或其他非序列集合)，它將被轉換為具有一個元素的對象數組，而不是包含在test_elements.這是由於numpy.array構造函數處理非序列集合的方式。將集合轉換為列表通常會產生所需的行為。

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 獲得匹配值的索引：

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

該測試也可以倒置：

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

由於 array 處理集合的方式，以下內容無法按預期工作：

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

將集合轉換為列表會產生預期的結果：

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