Question

我有两个numpy数组，分别是2D和1D。我想获得一个2D二进制掩码，如果它与1D数组的任何元素匹配，则掩码的每个元素都为真。

实施例

 2D array 
 -----------
 1 2 3 
 4 9 6
 7 2 3


 1D array 
 -----------
 1,9,3

 Expected output
 ---------------
 True   False  True
 False  True   False
 False  False  True

由于

Answer 1

您可以使用np.in1d。虽然np.in1d返回一维数组，但您可以简单地重新整形结果：

In [174]: arr = np.array([[1,2,3],[4,9,6],[7,2,3]])

In [175]: bag = [1,9,3]

In [177]: np.in1d(arr, bag).reshape(arr.shape)
Out[177]: 
array([[ True, False,  True],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)

请注意，in1d正在检查arr中bag匹配任何元素中的元素。相反，arr == bag会测试arr的元素是否等于bag 元素的广播元素。您可以通过置换bag：

来查看差异

In [179]: arr == np.array([1,3,9])
Out[179]: 
array([[ True, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False]], dtype=bool)

In [180]: np.in1d(arr, [1,3,9]).reshape(arr.shape)
Out[180]: 
array([[ True, False,  True],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)

当你比较两个不等形状的数组时，NumPy尝试将broadcast两个数组转换为单个兼容的形状，然后再测试相等性。在这种情况下，[1, 3, 9]会被广播到

array([[1, 3, 9],
       [1, 3, 9],
       [1, 3, 9]])

因为左侧添加了新轴。您可以通过这种方式检查广播效果：

In [181]: np.broadcast_arrays(arr, [1,3,9])
Out[185]: 
[array([[1, 2, 3],
        [4, 9, 6],
        [7, 2, 3]]), 
 array([[1, 3, 9],
        [1, 3, 9],
        [1, 3, 9]])]

一旦将两个阵列广播到一个共同的形状，就会测试相等性元素，表示测试相应位置的值平等。例如，在顶行中，等式测试为1 == 1，2 == 3，3 == 9。因此，

In [179]: arr == np.array([1,3,9])
Out[179]: 
array([[ True, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False]], dtype=bool)

Answer 2

a = np.array([[1,2,3],[4,9,6],[7,2,3]])
b = np.array([1,9,3])

你试过这个：

print a == b
## array([[ True, False,  True],
##        [False,  True, False],
##        [False, False,  True]], dtype=bool)

查找广播（http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html）以查看其工作原理。

将ndarray与1D数组中的值进行比较以获得掩码

2 个答案: