检查一维 numpy 数组的每个元素是否在二维 numpy 数组的对应行中

Question

我有两个数组：

X = np.array([[3, 4, 1], [2, 3, 4], [3, 5, 1]]) 
v = np.array([1, 5, 3])

我想检查 v 是否在 X 元素中，即 1 在 [3, 4, 1] 中，5 在 [2, 3, 4] 中，3 在 [3, 5, 1] 中并返回1 和 0。所以，在这种情况下，我的答案应该是 [1,0,1]。

谢谢

Answer 1

为 v 创建新轴：

>>> np.any(X - v[:, np.newaxis] == 0, axis=1) * 1
array([1, 0, 1])

numpy.newaxis ：newaxis 对象可用于所有切片操作以创建长度为 1 的轴。 newaxis 是 'None' 的别名，可以使用 'None' 代替它，结果相同。

表现

X = np.random.randint(100, 1000, (100000, 1000))
v = np.random.randint(100, 1000, 100000)

%timeit np.any(X - v[:, np.newaxis] == 0, axis=1) * 1
880 ms ± 110 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Answer 2

我不太了解 NumPy 来使用array对象，但我已经创建了一个可以与普通列表一起使用的函数：

def check_correspondence(lists, numbers):
    for i in range(len(lists)):
        yield int(numbers[i] in lists[i])

每当您调用check_correspondence ，您都需要将其转换为列表或元组，因为它是一个生成器。 无论如何，它可以修改为接受numpy.array 。