numpy.isin

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

Вычисляет element in test_elements, вещая по element только. Возвращает булеву массив того же размера, что и element, который имеет значение True, где элемент element находится в test_elements, и False в противном случае.

Параметры

elementarray_like

Входной массив.

test_elementsarray_like

Значения, по отношению к которым тестируется каждое значение element. Этот аргумент сжимается, если он является массивом или array_like. См. заметки для поведения с параметрами, не являющимися массивами.

assume_uniquebool, optional

Если True, предполагается, что входные массивы уникальны, что может ускорить вычисления. По умолчанию False.

invertbool, optional

Если True, значения в возвращаемом массиве инвертируются, как если бы рассчитывалось 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

isinndarray, bool

Имеет тот же размер, что и element. Значения element[isin] находятся в test_elements.

См. также

in1d

Уплощенная версия этой функции.

numpy.lib.arraysetops

Модуль с рядом других функций для выполнения операций над множествами в массивах.

Примечания

isin — это функция по элементам, соответствующая ключевому слову python in. isin(a, b) примерно эквивалентно np.array([item in b for item in a]), если a и b — последовательности 1-D.

element и test_elements преобразуются в массивы, если они не являются таковыми. Если test_elements является множеством (или другой коллекцией, не являющейся последовательностью), оно будет преобразовано в массив объектов с одним элементом, а не в массив значений, содержащихся в test_elements. Это следствие способа обработки array конструктора не последовательных коллекций. Преобразование множества в список обычно дает 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 дает ожидаемый результат:

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