Python 如何有效地检查numpy数组包含给定范围内的项？

我有一个numpy数组，名为

a

，我想检查它是否包含由两个值指定的范围内的项

import numpy as np
a = np.arange(100)

mintrshold=33
maxtreshold=66

我的解决方案：

goodItems = np.zeros_like(a)
goodItems[(a<maxtreshold) & (a>mintrshold)] = 1

if goodItems.any(): 
   print (there s an item within range)

goodItems=np.zero\u like（a）
货物项目[（Amitrshold）]=1
如果是goodItems.any（）：
打印（范围内有项目）

---

你能给我推荐一种更有效的pythonic方法吗？

Numpy数组不能很好地与pythonic

a

配合使用。但这里有func：

np.logical_and(a > mintrshold, a < maxtreshold)

np.logical_和（a>mintrshold，a

或

np.logical_和（a>mintrshold，a

---

在你的特殊情况下。基本上，您应该结合两种元素操作。查看更多详细信息

添加到纯Numpy答案中，我们也可以使用

itertools

import itertools

bool(list(itertools.ifilter(lambda x: 33 <= x <= 66, a)))

导入itertools
bool（list）（itertools.ifilter）（lambda x:33）我不知道numpy本身，但是对于普通的python列表，我会像这样编写它；如果有的话（MintrshholdTrue

。如果你需要返回的布尔值列表/数组，请告诉我，我可以修改你很好地解释了我的问题，但是如果a=np.arange（100120），你的第二行仍然返回true。对我来说，它返回

False

，我想可能是你复制或键入了错误的内容。鉴于

a=np.arange（100120），我的两行代码都返回
False

我用pyton 3.6尝试了第二个oneliner，它返回True，在Python2.5中返回False（a=np.arange（100120））：D。我昨天才用3.6检查过它。

import itertools

bool(list(itertools.ifilter(lambda x: 33 <= x <= 66, a)))

bool(filter(lambda x: 33 <= x <= 66, a))