python - 在二维和一维数组之间按元素使用 numpy isin

Question

我有一个非常简单的场景，我想测试二维数组的两个元素是否(单独)是更大数组的成员 - 例如:

full_array = np.array(['A','B','C','D','E','F'])
sub_arrays = np.array([['A','C','F'],
                       ['B','C','E']])
np.isin(full_array, sub_arrays)

这给了我一个单维输出:

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

显示 full_array 的元素是否存在于两个子数组中的任何一个中。我想要一个二维数组，为 sub_arrays 中的两个元素中的每一个显示相同的内容 - 所以:

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

希望这是有道理的，并感激地收到任何帮助。

Answer 1

基于广播的一
一个简单的方法是使用 broadcasting 在扩展其中一个阵列然后沿各自的轴进行任何减少之后 -

In [140]: (full_array==sub_arrays[...,None]).any(axis=1)
Out[140]: 
array([[ True, False,  True, False, False,  True],
       [False,  True,  True, False,  True, False]])

与 searchsorted 具体案例#1
与 full_array正在排序和来自 sub_arrays 的所有元素至少出现在 full_array 的某个地方，我们也可以使用 np.searchsorted ——

idx = np.searchsorted(full_array, sub_arrays)
out = np.zeros((sub_arrays.shape[0],len(full_array)),dtype=bool)
np.put_along_axis(out, idx, 1, axis=1)

具体案例#2
与 full_array正在排序，如果不是来自 sub_arrays 的所有元素保证至少出现在 full_array 的某个地方，我们需要一个额外的步骤 -

idx = np.searchsorted(full_array, sub_arrays)
idx[idx==len(full_array)] = 0
out = np.zeros((sub_arrays.shape[0],len(full_array)),dtype=bool)
np.put_along_axis(out, idx, full_array[idx] == sub_arrays, axis=1)

通用案例
对于 full_array 的真正通用情况不一定要排序，我们需要使用 sorter arg 与 searchsorted ——

def isin2D(full_array, sub_arrays):
    out = np.zeros((sub_arrays.shape[0],len(full_array)),dtype=bool)
    sidx = full_array.argsort()
    idx = np.searchsorted(full_array, sub_arrays, sorter=sidx)
    idx[idx==len(full_array)] = 0
    idx0 = sidx[idx]
    np.put_along_axis(out, idx0, full_array[idx0] == sub_arrays, axis=1)
    return out

sample 运行 -

In [214]: full_array
Out[214]: array(['E', 'F', 'A', 'B', 'D', 'C'], dtype='|S1')

In [215]: sub_arrays
Out[215]: 
array([['Z', 'C', 'F'],
       ['B', 'C', 'E']], dtype='|S1')

In [216]: isin2D(full_array, sub_arrays)
Out[216]: 
array([[False,  True, False, False, False,  True],
       [ True, False, False,  True, False,  True]])