numpy.isin

numpy.isin(element, test_elements, assume_unique=False, invert=False) [source]

Вычисляет element in test_elements, транслируя по element только. Возвращает булеву массив той же формы, что и element, равный True, где элемент element находится в test_elements, и False в противном случае.

Параметры:

element : array_like Входной массив. test_elements : array_like Значения, с которыми сравнивать каждый элемент element. Этот аргумент сглаживается, если это массив или массив-подобный объект. См. примечания для поведения с не-массивоподобными параметрами. assume_unique : bool, optional Если True, предполагается, что входные массивы уникальны, что может ускорить вычисления. По умолчанию False. invert : bool, optional Если True, значения в возвращаемом массиве инвертируются, как если бы вычислялось element not in test_elements. По умолчанию False. np.isin(a, b, invert=True) эквивалентно (но быстрее, чем) np.invert(np.isin(a, b)).

Возвращает:

isin : ndarray, bool Имеет ту же форму, что и element. Значения element[isin] находятся в test_elements.

См. также

in1d

Сглаженная версия этой функции.

numpy.lib.arraysetops

Модуль с рядом других функций для выполнения операций с множествами над массивами.

Примечания

isin — это элементная версия ключевого слова python in. isin(a, b) приблизительно эквивалентно np.array([item in b for item in a]), если a и b являются одномерными последовательностями.

element и test_elements преобразуются в массивы, если они не являются таковыми. Если test_elements является множеством (или другим коллекцией, не являющейся последовательностью), оно будет преобразовано в массив с объектом с одним элементом, а не в массив содержащихся в test_elements значений. Это следствие способа обработки конструктором array коллекций, не являющихся последовательностями. Преобразование множества в список обычно даёт желаемое поведение.

Новая в версии 1.13.0.

Примеры

>>> element = 2*np.arange(4).reshape((2, 2))
>>> element
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> test_elements = [1, 2, 4, 8]
>>> mask = np.isin(element, test_elements)
>>> mask
array([[False,  True],
       [ True, False]])
>>> element[mask]
array([2, 4])

Индексы совпадающих значений можно получить с помощью nonzero:

>>> np.nonzero(mask)
(array([0, 1]), array([1, 0]))

Тест также можно инвертировать:

>>> mask = np.isin(element, test_elements, invert=True)
>>> mask
array([[ True, False],
       [False,  True]])
>>> element[mask]
array([0, 6])

Из-за того, как array обрабатывает множества, следующее не работает как ожидается:

>>> test_set = {1, 2, 4, 8}
>>> np.isin(element, test_set)
array([[False, False],
       [False, False]])

Преобразование множества в список даёт ожидаемый результат:

>>> np.isin(element, list(test_set))
array([[False,  True],
       [ True, False]])