Numpy: Jak sprawdzić, czy tablica zawiera określone liczby?

Question

Na przykład: Mam a = np.array([123, 412, 444]) i b = np.array([123, 321])

Chcę wiedzieć, czy a zawiera wszystkie elementy w b. Czy jest to prosta operacja? W tym przypadku nie byłoby to prawdą.

Answer 1

Możesz użyć ustawionej różnicy, aby określić, czego szukasz. Numpy posiada wbudowaną funkcję o nazwie numpy.setdiff1d(ar1, ar2):

Return the sorted, unique values in ar1 that are not in ar2.

Przykład dla przypadku:

>>> a = np.array([123, 412, 444]) 
>>> b = np.array([123, 321]) 
>>> diff = np.setdiff1d(b, a) 
>>> print diff 
array([321]) 
>>> if diff.size: 
>>> print "Not passed" 

więc w Twoim przypadku, byś ustaloną różnicę byś odjąć od b i uzyskać tablicę z elementami w b, które nie są w. Wtedy możesz sprawdzić, czy to było puste, czy nie. Jak widać, wyjście to 312, które jest wpisem obecnym w a, ale nie w b; jego długość jest teraz większa niż zero, w związku z czym były elementy w b, które nie były obecne w a.

Answer 2

można zrobić:

a = an_array 
b = another_array 
for i in b: 
    if i not in a: 
     return False 
return True 

Answer 3

Oznacza to, że chcą sprawdzić, czy każdy element jest zawarty w B a. in1d robi:

from numpy import array, in1d 
a = array([123, 412, 444]) 
b = array([123, 321]) 
print in1d(b, a).all() 

Answer 4

Można sprecyzowane użyć zestawu:

>>> a = numpy.array([123, 412, 444]) 
>>> b = numpy.array([123, 321]) 
>>> set(b) in set(a) 
False 

Albo z nowszymi wersjami numpy:

>>> numpy.in1d(b,a) 
array([ True, False], dtype=bool) 

Jeśli chcesz tylko 'odpowiedź' raczej niż tablica:

>>> numpy.in1d(b,a).all() 
False 

Albo (najmniej pożądane):

>>> numpy.array([x in a for x in b]) 
array([ True, False], dtype=bool) 

pętli jest slowish na NumPy tablic i należy ich unikać.