Numpy 如何在Python中检查一个数组是否存在于另一个数组中

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库在Python中检查一个数组是否存在于另一个数组中的方法。这对于数据分析和科学计算非常有用，因为它可以帮助我们快速地判断一个数组是否包含另一个数组。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy库

在介绍如何检查一个数组是否存在于另一个数组之前，我们需要了解一下Numpy库。Numpy是Python的一个扩展库，它提供了大量的数学和科学计算的函数和方法。Numpy中的数组是一种多维数组，它可以包含任意数量的元素，并且可以进行高效的数学和科学计算。Numpy库还提供了很多常用的函数和方法，比如矩阵乘法、矩阵转置、文件操作等等。

如何检查一个数组是否存在于另一个数组

现在，我们来介绍如何使用Numpy库在Python中检查一个数组是否存在于另一个数组中。首先，我们需要导入Numpy库：

import numpy as np

假设我们有两个数组a和b，我们要检查数组b是否存在于数组a中。那么，我们可以使用Numpy库中的如下方法：

np.isin(a, b)

这个方法返回一个布尔数组，其中元素的值为True表示对应位置的元素在数组b中也存在，否则为False。例如，假设我们有两个数组a和b，它们分别为：

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([2, 4, 6])

那么，我们可以使用如下代码检查数组b是否存在于数组a中：

np.isin(a, b)

输出结果为：

array([False,  True, False,  True, False])

我们可以看到，第二个元素和第四个元素的值为True，表示数组b中的元素2和4在数组a中也存在。

除了np.isin方法之外，Numpy库还提供了另外一种方式来检查一个数组是否存在于另一个数组中，那就是使用np.in1d方法。np.in1d和np.isin的功能是相同的，它同样返回一个布尔数组，它的值表示对应位置的元素是否在数组b中存在。具体用法如下：

np.in1d(a, b)

示例

下面，我们来看一个更加详细的例子。我们要从一个二维数组中找到所有存在于另一个一维数组中的行。假设我们有一个二维数组data和一个一维数组values，它们分别如下所示：

data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]])

values = np.array([3, 7])

现在，我们要从数组data中找到所有包含数组values中元素的行。我们可以使用np.isin方法来实现这个功能，如下所示：

mask = np.isin(data, values)

这个方法将返回一个与data数组维度相同的布尔数组，它的元素值表示对应位置的元素是否在数组values中存在。然后，我们可以沿着轴0 (行)方向求和，以找到包含数组values中元素的行，如下所示：

row_mask = mask.sum(axis=1).astype(bool)
result = data[row_mask]

最后，我们可以打印出结果：

print(result)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])

我们可以看到，结果数组包含了两行，它们分别包含数组values中的元素。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy库在Python中检查一个数组是否存在于另一个数组中的方法。我们了解了Numpy库的基本用法，并通过实例演示了如何检查一个二维数组中是否存在一个一维数组中的元素，并找到包含这些元素的行。使用Numpy库可以大幅简化数据分析和科学计算的工作，并提高计算的效率。希望本文可以对大家有所帮助。