Python 对数组进行分类

例如，我有以下列表：

A = [(1, 2.5), (2, 5.0), (3, 7.5), (4, 10.0)]

我还有另一个列表，其中有以下条目：

B = [2.5, 7.5, 12.5]

我想要的是Python中的一个程序，如果

a

中每个元组的第二个元素，即

2.5

、

5.0

、

7.5

和

10.0

，可以在

B

中找到，它将创建另一个如下所示的变量：

C = [(1, 2.5), (3, 7.5)]

其中，它删除

A

中第二个元素不在

B

中的其他元组。我试着这样编码：

A = [(1, 2.5), (2, 5.0), (3, 7.5), (4, 10.0)]
D = np.asarray(list(A))
E = []
if D[:, 1] in B:
    E = np.append(E,D)
else:
    pass

但我有一个错误：

ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

---

为什么不简单地说：

>>> A = [(1,2.5), (2,5.0), (3,7.5), (4,10.0)]
>>> B = [2.5, 7,5, 12.5]
>>> C = [a for a in A if a[1] in B]
>>> C
[(1, 2.5), (3, 7.5)]

---

为什么不简单地说：

>>> A = [(1,2.5), (2,5.0), (3,7.5), (4,10.0)]
>>> B = [2.5, 7,5, 12.5]
>>> C = [a for a in A if a[1] in B]
>>> C
[(1, 2.5), (3, 7.5)]

您可以使用来确定

A[：，1]

中的哪些值也在

B

中：

In [104]: A = np.array([(1,2.5), (2,5.0), (3,7.5), (4,10.0)])

In [105]: B = [2.5, 7.5, 12.5]

In [106]: mask = np.in1d(A[:, 1], B)

In [107]: mask
Out[107]: array([ True, False,  True, False], dtype=bool)

In [108]: A[mask]
Out[108]: 
array([[ 1. ,  2.5],
       [ 3. ,  7.5]])

您可以使用来确定

A[：，1]

中的哪些值也在

B

中：

In [104]: A = np.array([(1,2.5), (2,5.0), (3,7.5), (4,10.0)])

In [105]: B = [2.5, 7.5, 12.5]

In [106]: mask = np.in1d(A[:, 1], B)

In [107]: mask
Out[107]: array([ True, False,  True, False], dtype=bool)

In [108]: A[mask]
Out[108]: 
array([[ 1. ,  2.5],
       [ 3. ,  7.5]])

---

如果B:中的D[：，1]是

B

中的

7,5

是

7.5

的排版，B也从未定义过

，如果D[：，1]是
B中的
7,5
是
7.5
的排版，B也从未定义过
如果D[：，1]在B:
中，因为在本机Python中进行迭代（无论是理解还是循环）通常会破坏Numpy的目的。因为在本机Python中进行迭代（无论是理解还是循环）通常会破坏Numpy的目的。