Python 检查numpy数组中的每个元素是否在单独的列表中

我想这样做：

>>> y = np.arange(5)
>>> y in (0, 1, 2)
array([True, True, True, False, False])

这种语法不起作用。达到预期效果的最佳方法是什么

（我正在寻找一个通用的解决方案。显然，在这种特定情况下，我可以做

y<3

）

我会为你们更清楚地解释这一点，因为至少有一些人似乎感到困惑

要达到我想要的行为，还有很长的路要走：

new_y = np.empty_like(y)
for i in range(len(y)):
    if y[i] in (0, 1, 2):
        new_y[i] = True
    else:
        new_y[i] = False

我正在寻找一种更紧凑的行为形式

下面是另一个解决方案：

new_y = np.array([True if item in (0, 1, 2) else False for item in y])

---

同样，只需寻找一种更简单的方法。

一个好的通用工具是两个数组元素之间的广播或“外部”比较：

In [35]: y=np.arange(5)                                                         
In [36]: x=np.array([0,1,2])                                                    
In [37]: y[:,None]==x                                                           
Out[37]: 
array([[ True, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True],
       [False, False, False],
       [False, False, False]])

这是在

y

的每个元素和

x

的每个元素之间进行快速比较。根据需要，可以沿以下轴之一压缩此阵列：

In [38]: (y[:,None]==x).any(axis=1)                                             
Out[38]: array([ True,  True,  True, False, False])

在D中建议了一条注释

。我认为看看它的代码是个好主意。根据输入的相对大小，它有几种策略

In [40]: np.in1d(y,x)                                                           
Out[40]: array([ True,  True,  True, False, False])
In [41]: np.array([True if item in x else False for item in y])                 
Out[41]: array([ True,  True,  True, False, False])

哪个最快可能取决于输入的大小。开始列表您的列表理解可能会更快。这个纯列表版本是目前最快的：

[True if item in (0,1,2) else False for item in (0,1,2,3,4)] 
[item in (0,1,2) for item in (0,1,2,3,4)]    # simpler

一个好的通用工具是两个数组元素之间的广播或“外部”比较：

In [35]: y=np.arange(5)                                                         
In [36]: x=np.array([0,1,2])                                                    
In [37]: y[:,None]==x                                                           
Out[37]: 
array([[ True, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True],
       [False, False, False],
       [False, False, False]])

这是在
y
的每个元素和
x
的每个元素之间进行快速比较。根据需要，可以沿以下轴之一压缩此阵列：

In [38]: (y[:,None]==x).any(axis=1)                                             
Out[38]: array([ True,  True,  True, False, False])

在D

中建议了一条注释

。我认为看看它的代码是个好主意。根据输入的相对大小，它有几种策略

In [40]: np.in1d(y,x)                                                           
Out[40]: array([ True,  True,  True, False, False])
In [41]: np.array([True if item in x else False for item in y])                 
Out[41]: array([ True,  True,  True, False, False])

哪个最快可能取决于输入的大小。开始列表您的列表理解可能会更快。这个纯列表版本是目前最快的：

[True if item in (0,1,2) else False for item in (0,1,2,3,4)] 
[item in (0,1,2) for item in (0,1,2,3,4)]    # simpler

np.in1d（y[0,1,2]）
np.in1d（y[0,1,2]）