Numpy如何高效地实现元素级“in”的操作

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy实现元素级“in”的操作。在Python中，我们可以使用“in”关键字来检查特定元素是否存在于一个列表或数组中。在Numpy中，我们可以使用如下方法达到同样的效果：

import numpy as np

# original array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# checking if 3 is in the array
print(3 in arr)  # False

# converting the array to a list
arr_list = arr.tolist()

# checking if 3 is in the list
print(3 in arr_list)  # True

通过将Numpy数组转换为Python列表，我们可以轻松地使用“in”关键字实现元素级“in”操作。但是，如果原始数组非常大，这种方法的效率将非常低。我们需要一种更高效的方法来处理Numpy数组。

阅读更多：Numpy 教程

使用np.isin()

Numpy提供了一个用于实现元素级“in”操作的函数：np.isin()。此函数采用两个数组作为输入，其中第一个数组是待检查的元素数组，第二个数组是可能包含这些元素的目标数组。np.isin()函数返回一个布尔值数组，其中True表示元素在目标数组中，False表示元素不在目标数组中。

下面是一个使用np.isin()的示例：

import numpy as np

# target array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# element array
elem_arr = np.array([3, 5, 10])

# checking if elements are in the target array
result = np.isin(elem_arr, arr)

print(result)

# Output: [ True False  True]

在这个例子中，我们有一个目标数组和一个元素数组。我们使用np.isin()函数检查元素数组是否在目标数组中，然后打印结果。注意，np.isin()函数使用数组的形式。因此，我们无需将Numpy数组转换为列表。

使用Numpy的布尔索引

除了使用np.isin()函数外，我们还可以使用Numpy的布尔索引来实现元素级“in”操作。假设我们有一个目标数组和一个元素数组，用np.isin()函数的结果可以得到一个布尔值数组，其中True表示在目标数组中，False表示不在目标数组中。我们可以使用这个布尔值数组来获取在目标数组中的元素。具体来说，我们可以使用以下代码：

import numpy as np

# target array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# element array
elem_arr = np.array([3, 5, 10])

# creating a boolean array
bool_arr = np.isin(arr, elem_arr)

# getting the elements in the target array
result = arr[bool_arr]

print(result)

# Output: [ 3  5 10]

在这个例子中，我们首先使用np.isin()函数得到布尔值数组。接下来，我们使用这个布尔值数组作为Numpy数组的索引，并获取在目标数组中的元素。