如何检查 NumPy 数组中是否存在指定值?
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我们在 Python 语言中有不同的模块和函数可用于检查给定的 Numpy 数组中是否存在指定值。
Numpy 缩写为 Numerical Python，它是一个用于执行数学、统计和科学计算的 Python 库。numpy 数组的结果以数组格式返回。数组可以创建为一维、二维等，最多 32 维。
Numpy 库提供了许多模块和函数，可帮助我们执行科学计算和数学计算。
让我们逐一查看检查 numpy 数组中是否存在指定值的方法。
使用"in"关键字
以下示例检查 Numpy 数组中是否存在指定值。我们有关键字in，用于检查特定元素是否存在于定义的数据结构中。
import numpy as np
arr = np.array([10,30,2,40.3,56,456,32,4])
print("原始数组:",arr)
if 4 in arr:
print("元素存在于数组中。")
else:
print("元素不存在于数组中")
输出
当我们运行上述代码时，将生成以下输出，它表明元素存在于数组中。
原始数组:[ 10. 30. 2. 40.3 56. 456. 32. 4. ] 元素存在于数组中。
示例
这是另一个示例，用于检查给定值是否存在于定义的数组中。
import numpy as np
arr = np.array([10,30,2,40.3,56,4,56,3,2,4])
print("原始数组:",arr)
if 4 or 56 in arr:
print("元素存在于数组中。")
else:
print("元素不存在于数组中")
输出
以下是 in 关键字的输出，用于检查给定值是否存在于数组中。
原始数组:[10. 30. 2. 40.3 56. 4. 56. 3. 2. 4. ] 元素存在于数组中。
使用 np.isin() 函数
Numpy 库提供了一个函数，即 isin()，用于检查给定值是否存在于定义的数组中。要检查的值也应采用数组格式。输出结果将以布尔值 True 或 False 的形式返回。
示例
在本例中，我们将要检查的数组和值传递给 numpy 库的 isin() 函数，然后输出结果将以布尔值 True 或 False 的形式返回。
import numpy as np
arr = np.array([[10,30,2,40.3],[56,4,56,3]])
print("原始数组:",arr)
values = np.array([10,30,2,40.3])
output = np.isin(arr, values)
print(output)
输出
以下是返回布尔值的 isin() 函数的输出。
原始数组:[[10. 30. 2. 40.3] [56. 4. 56. 3. ]] [[ True True True True] [False False False False]]
示例
以下示例显示如何检查指定的值是否存在于定义的数组中。
import numpy as np
arr = np.array([[[10,30],[2,40.3]],[[56,4],[56,3]]])
print("原始数组:",arr)
values = np.array([1,40.3])
output = np.isin(arr, values)
print(output)
输出
以下是上述代码的输出。
原始数组: [[[10. 30. ] [ 2. 40.3]] [[56. 4. ] [56. 3. ]]] [[[False False] [False True]] [[False False] [False False]]]
使用 np.where() 函数
where() 是 numpy 库提供的一个函数，可用于在 numpy 数组中搜索特定值。此函数返回数组中存在该值的元素的索引。
示例
要检查 NumPy 数组中是否存在特定值，我们使用 NumPy 数组提供的 where() 函数。我们将向此函数传递数组和要搜索的值作为参数。
import numpy as np
arr = np.array([[[10,30],[2,40.3]],[[56,4],[56,3]]])
print("原始数组:",arr)
output = np.where(arr == 3)
print(output)
输出
运行上述代码时，我们会看到以下输出 -
原始数组: [[[10. 30. ] [ 2. 40.3]] [[56. 4. ] [56. 3. ]]] (array([1]), array([1]), array([1]))
