np.in1d(index, good_index)
时间: 2024-10-02 10:01:29 浏览: 8
`np.in1d()` 函数是 NumPy 库中的一个函数,它用于检查数组 `index` 中的元素是否存在于另一个数组 `good_index` 中。该函数会返回一个布尔数组,其长度与 `index` 相同,对于每个 `index` 的元素,如果在 `good_index` 中找到相应的元素,则对应的布尔值为 `True`,否则为 `False`。
具体应用示例如引用[1]所示:
```python
# 假设有一个名为 "index" 的索引数组,以及一个称为 "good_index" 的有效索引数组
index = [0, 2, 4] # 某些待检查的索引
good_index = [0, 1, 3, 4] # 已知的一些好位置
result = np.in1d(index, good_index)
print(result) # 输出: array([ True, False, True], dtype=bool)
```
在这个例子中,`result` 是 `[True, False, True]`,因为 `index` 中的第一个和第三个元素在 `good_index` 中能找到对应的位置。
相关问题
python中的np.in1d方法
`np.in1d(ar1, ar2, assume_unique=False, invert=False)` 是NumPy库中的一个函数,用于测试一个数组中的元素是否在另一个数组中。
参数说明:
- ar1: 需要测试的数组。
- ar2: 包含参考值的数组。
- assume_unique: 如果此参数为True,则假定输入数组已经是唯一的以优化性能。
- invert: 如果此参数为True,则返回一个布尔数组,其中ar1中的元素不在ar2中。
返回值:
- 返回一个布尔数组,其形状与ar1相同,其中包含一个布尔值,指示ar1中的每个元素是否在ar2中。
示例:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
res = np.in1d(arr1, arr2)
print(res) # [False False True False True False True False True False]
res = np.in1d(arr1, arr2, invert=True)
print(res) # [ True True False True False True False True False True]
```
以上代码中,我们分别测试了arr1中的元素是否在arr2中,以及是否不在arr2中。
self.use_leads = np.where(np.in1d(self.leads, leads))[0]代码解读
这段代码是利用numpy库中的in1d函数,找到self.leads数组中在leads数组中出现的元素的索引,并将这些索引保存在self.use_leads数组中。具体来说,np.in1d(self.leads, leads)返回一个布尔类型的数组,表示self.leads数组中的元素是否在leads数组中出现过,然后用np.where函数找到这些True值对应的索引,最后将这些索引保存在self.use_leads数组中。