python 判断矩阵是否等于多个值来创建一个新矩阵

### 回答1：
可以使用 NumPy 库中的 `np.isin()` 函数来判断矩阵中的每个元素是否等于多个值。

例如，假设我们有一个二维矩阵 `a`，并希望创建一个新的二维矩阵 `b`，其中 `b` 中的每个元素都等于 `a` 中对应元素的值，如果该值在给定的列表中，则为 `True`，否则为 `False`。我们可以使用以下代码来实现：

import numpy as np

# 初始化矩阵 a
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 初始化要查找的值列表
values = [2, 5, 9]

# 使用 np.isin() 函数判断 a 中的每个元素是否在 values 列表中
b = np.isin(a, values)

print(b)

输出结果：

[[False  True False]
 [False  True False]
 [False False  True]]

此代码会创建一个布尔类型的矩阵 `b`，其中 `b` 中的每个元素都表示 `a` 中对应元素是否在列表 `values` 中。

希望这对你有帮助。

### 回答2：
要判断一个矩阵是否等于多个值来创建一个新矩阵，可以使用Python中的列表生成式和条件语句来实现。

首先，我们需要定义一个原始矩阵，假设为一个2行3列的矩阵：

matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6]]

接下来，我们需要判断矩阵中的每一个元素是否等于多个特定值，并根据结果来创建一个新矩阵。假设我们要判断矩阵中的元素是否等于1或3，如果是的话在新矩阵中用1表示，否则用0表示。

可以使用列表生成式来实现这个操作：

new_matrix = [[1 if element == 1 or element == 3 else 0 for element in row] for row in matrix]

上述代码中，我们遍历原始矩阵matrix中的每一行，再遍历每一行中的元素。如果元素等于1或3，则在新矩阵中对应位置上赋值为1，否则为0。

最终，我们得到的新矩阵为：

new_matrix = [[1, 0, 1],
              [0, 0, 0]]

这样，我们通过判断矩阵中的元素是否等于多个值，成功地创建了一个新矩阵。