Question

在python中实现matlab ismember(A, b)的最有效方法是什么？其中A是numpy ndarray，b是值列表。它应该返回一个掩码，作为与A相同形状的布尔ndarray，如果A中的相应值在b中的值列表中，则元素中的相应值为True。

我想用列表B中的值替换A中的所有元素。

我希望A[A in B] = 0能够正常工作，但会引发以下错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值暧昧。使用a.any（）或a.all（）

如果存在等效ismember的实现，则以下内容将满足我的需求：

A[ismember(A, b)] = 0

注意：我不希望解决方案涉及在python中循环遍历A的所有元素。

根据ajcr的答案，一个解决方案是：

import numpy as np

def ismember(A, b):
  return np.in1d(A, b).reshape(A.shape)

但这很慢并且内存耗尽。对于我的情况，A是一个大到512 x 512 x 1200的图像.b有大约1000个元素。

Answer 1

您可能正在寻找np.in1d：

>>> A = np.arange(9)
>>> B = [4, 6, 7]
>>> np.in1d(A, B)
array([False, False, False, False,  True, False,  True,  True, False])

请注意，对于多维数组A，输入是平坦的，因此您需要重新整形布尔数组：

>>> A = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> np.in1d(A, B).reshape(A.shape)
array([[False, False, False],
       [False,  True, False],
       [ True,  True, False]], dtype=bool)

Answer 2

pypi中的ismember库可能会有用。

速度检查在这里完成：Python equivalent of MATLAB's "ismember" function

pip install ismember

如何实现matlab的成员（A，b），A是一个numpy ndarray而b是一个列表

2 个答案: