在执行此操作时，我发现如果传递的值是np.isin()，则np.nan的行为会有所不同。这就是：print(np.isin(np.nan, a))
产出为什么这两个值在传递给np.isin()时表现不同？
浏览 5提问于2020-04-12得票数 1
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我想测试两个数组是否有公共元素。我试过了，但没有用。b = np.array([1,-1])这个还True..。
浏览 0提问于2018-07-23得票数 3
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对于大型数组(n>1e8)，有没有比np.isin更快的方法来检查是否有相同的元素？我尝试了几种方法，如pandas isin，cython，但所有这些方法都比np.isin更耗时num = int(1e8)b = np.random.rand(int(num))
ainb = np.isin(a,b)print(time.time
浏览 38提问于2020-05-26得票数 2
我以前曾使用过np.isin，但我突然对python关键字in的作用产生了好奇。因此，我对它进行了测试，发现它确实有效。由于我没有为in找到任何python接口(比如__add__ for +或__abs__ for abs)，所以我认为in是用标准迭代器逻辑硬连接在python中的，因此它应该比numpy-provided np.isin但在我做了一些测试之后，难以置信的是：>>> A = np.zeros(2**24, 'b')
>>> %t
浏览 0提问于2018-11-22得票数 2
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np.isin函数有一个奇怪的问题。',freq='B')我可以检查test_date实际上是索引的第一个元素：Truenp.isin(test_index, test_date)
浏览 0提问于2018-09-29得票数 4
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正确)产生：[ True True False False False False]cond = [['A'],[5]]0 False2 False4 Falsedtype: bool
np.isinprint( np.logical_and.reduce([df.isin(x).any(1) for x in
浏览 1提问于2019-05-24得票数 1
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我有一个一维数组匹配和2d数组数据。我可以搜索这样一个或几个元素： data[data[:,0] == match[0] & data[:,0] == match[1] ] data[ data[:,0] == match ]
mask = np.zeros(len(ar1), dtype=bool) mask |= (ar1 == a)
浏览 1提问于2021-09-19得票数 0
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我不能做像df[np.isin(df['Animal'], ['Cat', 'Dog']) & np.isin(df['Color'], ['Black', 'Brown'])]这样的事情，因为那会给我[1,2,3] 如果这只是一列，我会使用df[np.isin(df[col], ls)]。
浏览 41提问于2020-08-27得票数 1
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使用值列表的Numpy
、、、、
如果我想为多个值为numpy数组创建一个筛选器，我将如何编写它。clusters = np.array([4, 570, 56, 2, 5, 1, 1, 570, 32, 1])clusters = clusters[ fiveseventy_idx ]
浏览 9提问于2022-02-28得票数 2
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import numpy as npb= np.array([0,1,2,3,4,10,11,12])print(mis)预期产出:4( 13,10,11,12不匹配)
浏览 1提问于2021-03-04得票数 2
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元素在y_hat中，则返回bool列表：您不能使用np.isin()，因为它将返回：# np.array([[True, True], [True, False]])result = [] re
浏览 15提问于2022-02-15得票数 0
我使用np.isin()计算两个值之间的重叠。f.e.问题是，在我需要空值的情况下(所有零行都是很好的候选)： np.isin(z,array([0,2,3])).sum()但是重叠应该是零，而不是3，因为零是真实数据。目前，我使用空值65535即-1，我不太喜欢这个值：
z = np.array([0, 0, 0], dtype=np.u
浏览 3提问于2020-03-21得票数 1
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我也尝试了np.isin，如下所示，但它实际上使性能变得更差。有谁知道我怎样才能提高时间复杂度？我以为布尔运算符会比这更快。criteria = np.isin(cars["Color"],order["CarColors"]["Include"]) \
& np.isin(cars["Size"],order["CarSize
浏览 29提问于2019-07-26得票数 1
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我有一个二维numpy数组，我希望选择在给定列中具有特定值的行。对于单个数字或多个数字来说，这很简单，但我不能对列表执行此操作。下面是代码，以及我所获得的工作内容和我尝试使用的列表： matrix = np.ndarray([4, 5])matrix[1,:] = range(6,11)matrix[3,:] = range(16,21)
matrix2=matrix[matrix[:,3]==9] # this gives me one of the requ
浏览 9提问于2019-02-19得票数 3
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[0, 1])np.array([0, 1]) in np.array([0])因此，它的行为似乎类似于np.any(np.isin(·, ·))，而不是更直观的np.all(np.isin(·, ·))。
浏览 2提问于2019-10-07得票数 3
我正在运行一个selenium脚本，该脚本捕获办公室位置和员工姓名，并保存到一个数据帧中。 Employee OfficeKim Joe Building OneHarry P Building Three
Employee Office Harry P Building two
Harry P Building Three 我的代码如下 df2 = df2.append({'
浏览 19提问于2021-09-22得票数 0
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我尝试使用np.isin()函数，但每次使用时，它都返回错误：这就是我要做的a = np.arange(9).reshape((3,3))print np.isin(a, test)
我没有找到关于这个问题的任何信息
浏览 4提问于2017-07-12得票数 14
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我有一个Numpy数组A：另一个数字对的Numpy数组B：我正在寻找最有效的方法来找到的索引，第一次出现在B中的(如果可用的话)。数字对中的顺序并不重要。在上面的例子中，对[500,5]的数目表示A中找到的第一对。
浏览 0提问于2020-02-04得票数 0
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假设我们有一个元素的。当时，它保证是一维的.我正在通过寻找一种不使用循环的方法，以便从扁平的ndarray中获取与某个元素(或一组元素)相邻的元素(如果存在这些元素)。import numpy as np
# v is a 1d vector which is the aforementioned flattened ndarray.
# a
浏览 11提问于2022-10-23得票数 0
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据我所知，numpy包数组中的元素可以通过np.isin函数进行区分。例如：A = np.array([1,2,3,4,5])C = np.array([6,7,1,2,4])In:B = np.array([6,7,8,9,1,3])~np.isin
浏览 0提问于2019-02-04得票数 2
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