怎么判断一个numpy的array在不在一个list中
时间: 2023-05-15 21:05:29 浏览: 81
您可以使用numpy.isin()函数来判断一个numpy的array是否在一个list中。该函数返回一个布尔类型的数组,其中True表示对应的元素在list中,False表示对应的元素不在list中。下面是一个示例代码:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
lst = [3, 4, 5]
result = np.isin(arr, lst)
print(result)
输出结果为:[False False True True True],表示arr中的元素3、4、5在lst中。
相关问题
怎么判断整个numpy的array在不在一个list中,list存储的numpy的array
可以使用numpy的函数in1d()来判断整个numpy的array是否在一个list中,具体实现代码如下:
import numpy as np
def is_array_in_list(arr, lst):
return np.in1d(arr, lst)
其中,arr为要判断的numpy的array,lst为存储numpy的array的list。如果返回值为True,则表示整个numpy的array在list中,否则不在。
找到一个numpy的矩阵中的最小值所在list
要找到一个numpy矩阵中的最小值所在list,可以使用numpy中的函数来实现。
首先,导入numpy库。然后创建一个numpy矩阵,例如:
```
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
```
接下来,使用numpy的`argmin()`函数来找到矩阵中的最小值的索引。此函数会返回一个一维索引,我们可以用`unravel_index()`函数将其转换为矩阵的坐标。
```
min_index = np.unravel_index(matrix.argmin(), matrix.shape)
```
最后,将找到的最小值的坐标转换为list类型。
```
min_index_list = list(min_index)
```
完整的代码如下:
```
import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
min_index = np.unravel_index(matrix.argmin(), matrix.shape)
min_index_list = list(min_index)
```
最终,`min_index_list`变量中存储的就是找到的最小值所在的list。例如,对于上面的示例矩阵,`min_index_list`的值为`[0, 0]`,表示最小值位于第一行第一列的位置。