我有兩組坐標，想找出該coo組的哪些坐標與該組中的任何坐標相同targets。我想知道coo集合中的索引，這意味著我想獲取索引列表或布爾值列表。import numpy as npcoo = np.array([[1,2],[1,6],[5,3],[3,6]]) # coordinatestargets = np.array([[5,3],[1,6]]) # coordinates of targetsprint(np.isin(coo,targets))[[ True False] [ True True] [ True True] [ True True]]所需的結果將是以下兩個之一：[False True True False] # bool list[1,2] # list of concerning indices我的問題是，那...np.isin沒有 -axis屬性，所以我可以使用axis=1.即使將邏輯和應用于輸出的每一行也會返回True最后一個元素，這是錯誤的。我知道循環和條件，但我確信 Python 配備了更優雅的解決方案的方法。
3 回答
aluckdog
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對于大型陣列，此解決方案的擴展性更差，對于這種情況，其他建議的答案將表現得更好。
這是利用 的一種方法broadcasting：
(coo[:,None] == targets).all(2).any(1)
# array([False, True, True, False])
細節
通過添加第一個軸的直接比較來檢查每一行coo是否與另一行匹配target，coo因此它可以針對 廣播targets：
(coo[:,None] == targets)
array([[[False, False],
[ True, False]],
[[False, False],
[ True, True]],
[[ True, True],
[False, False]],
[[False, False],
[False, True]]])
然后檢查ndarrays沿第二個軸的all值True：
(coo[:,None] == targets).all(2)
array([[False, False],
[False, True],
[ True, False],
[False, False]])
最后用于any檢查哪些行至少有一個True.
慕仙森
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該numpy_indexed的量化方式這種類型的包實現的功能（聲明：我是它的作者）。遺憾的是，numpy 缺少很多這種開箱即用的功能；我開始使用 numpy_indexed 的目的是將它合并到 numpy 中，但是存在一些向后兼容性問題，并且像這樣的大包往往移動緩慢。所以這在過去的 3 年里沒有發生過；但是現在 Python 打包生態系統運行良好，只需在您的環境中再添加一個包也同樣簡單，真的。
import numpy_indexed as npi bools = npi.in_(targets, coo)
這將具有類似于@fountainhead 發布的解決方案的時間復雜度（根據當前接受的答案，是對數而不是線性），而且 npi 庫將為您提供自動化測試的安全性，以及許多其他方便的選項，如果您決定從稍微不同的角度處理問題。
大話西游666
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這是一個簡單直觀的解決方案，它實際使用numpy.isin(), 來匹配元組，而不是匹配單個數字：
# View as a 1d array of tuples
coo_view = coo.view(dtype='i,i').reshape((-1,))
targets_view = targets.view(dtype='i,i').reshape((-1,))
result = np.isin(coo_view, targets_view)
print (result)
print(result.nonzero()[0])
輸出：
[False True True False]
[1 2]
筆記：
這些視圖的創建不涉及任何數據復制。
在dtype='i,i'我們想要的視圖中的每個元素指定要兩個整數的元組
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