Question

像这样：

>> arr = np.array([[0, 50], [100, 150], [200, 250]]) 
>>> values = [100, 200, 300] 

>>> arr in values

期望：

array([[False, False],
       [ True, False],
       [ True, False]])

结果：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我编写了以下代码，并且可以正常工作，但是该代码无法接受列表长度的更改

(arr==values[0]) | (arr==values[1]) | (arr==values[2])

Answer 1

使用np.isin：

getElementById

结果：

import numpy as np

arr = np.array([[0, 50], [100, 150], [200, 250]])
values = [100, 200, 300]

np.isin(arr, values)

Answer 2

这应该有效，但仅适用于2级深度：

import numpy as np


def is_in(arr, values):
    agg = []
    for a in arr:
        if isinstance(a, list):
            result = is_in(a, values)
            agg.append(result)
        else:
            result = np.isin(arr, values)
            return result
    return agg

arr = np.array([[0, 50], [100, 150], [200, 250]])
values = [100, 200, 300]

print(is_in(arr, values))

Answer 3

还将变量的名称从值更改为例如不同于值的值。

if valuess in arr.values :
print(valuess)

OR

使用lambda函数。

假设您有一个数组：

nums = [0,1,5]
Check whether 5 is in nums:

(len(filter (lambda x : x == 5, nums)) > 0)

从numpy数组中获取值的索引列表

3 个答案: