不同长度的numpy数组的元素比较

Question

这似乎是一件简单的事情，但我想不通...

first = np.array([0,1,2,0,4,2])
second = np.array([1,2])

我想进行逐元素比较，这样答案就是

array([False, True, True, False, False, True], dtype=bool)

基本上，我希望它对 first 中的每个元素都说 True，这也在 second 中。所以如果 first 有 100 个元素，那么输出也应该有 100 个元素。但我无法弄清楚如何。我试过使用 np.equal、np.any、first==np.any(second) 都无济于事。当然，我可以编写一个循环来执行此操作，但我知道必须有一种方法来执行此相对简单的任务！

Answer 1

听起来您正在尝试做的是笛卡尔乘积运算——将 first 的每个元素与 second 的每个元素进行比较。您可以通过将 second 提升为二维数组来执行此操作，从而获得二维结果：

>>> first == second.reshape(2,1)
array([[False,  True, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False,  True]])

然后您显然想通过运行 np.any 将其展平为一行。您可以通过传递 axis 参数来做到这一点：

>>> (first == second.reshape(2,1)).any(axis=0)
array([False,  True,  True, False, False,  True])

这符合您想要的输出，所以我认为这就是您所要求的？

但这当然需要 O(N*M) space（在您的示例中为 6x2）。这通常是 numpy 的方式——如果你想尽可能快地做事，你需要构建一个足够大的数组来保存每一步的所有结果。在这种情况下，因为您是一步完成笛卡尔积，所以这是一个 6x2 数组。

但很多时候，这并不是您真正想要的。如果您只想针对 second 中的每个值对 first 中的每个值进行 in 类型的搜索，只需使用 isin 函数，它会完成相同的工作没有构建 6x2 阵列。而且它也比您尝试编写的内容更简单。

Answer 2

你要的是np.isin所做的：

>>> import numpy as np
>>> first = np.array([0,1,2,0,4,2])
>>> second = np.array([1,2])
>>> np.isin(first, second)
array([False,  True,  True, False, False,  True])

不同长度的numpy数组的元素比较

Elementwise comparison of numpy arrays of different lengths

python

numpy

comparison

elementwise-operations