关于python：如何检查numpy数组列表是否包含给定的测试数组？


How to check if a list of numpy arrays contains a given test array?

我有一个numpy数组的列表，比如，

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a = [np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3)]

我有一个测试阵列，比如

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b = np.random.rand(3, 3)

我想检查一下a是否含有b。然而

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b in a

引发以下错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我想要什么，正确的方法是什么？

相关讨论

您只需在a中制作一个形状为(3, 3, 3)的数组：

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a = np.asarray(a)

然后将它与b进行比较(我们在这里比较浮点数，所以应该使用isclose())

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np.all(np.isclose(a, b), axis=(1, 2))

例如：

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a = [np.random.rand(3,3),np.random.rand(3,3),np.random.rand(3,3)]
a = np.asarray(a)
b = a[1, ...]       # set b to some value we know will yield True

np.all(np.isclose(a, b), axis=(1, 2))
# array([False,  True, False])

如@jotasi所强调的，由于数组中的元素比较，真值不明确。这个问题以前有个答案。总的来说，你的任务可以通过各种方式完成：

  • 列表到数组：

    • 通过将列表转换为(3,3,3)形数组，可以使用"in"运算符，如下所示：

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        >>> a = [np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3)]
        >>> a= np.asarray(a)
        >>> b= a[1].copy()
        >>> b in a
        True

  • NP.ALL：

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    >>> any(np.all((b==a),axis=(1,2)))
    True

  • 列表组成：这是通过迭代每个数组来完成的：

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    >>> any([(b == a_s).all() for a_s in a])
    True

    • 下面是上述三种方法的速度比较：

    速度比较

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    import numpy as np
    import perfplot

    perfplot.show(
        setup=lambda n: np.asarray([np.random.rand(3*3).reshape(3,3) for i in range(n)]),
        kernels=[
            lambda a: a[-1] in a,
            lambda a: any(np.all((a[-1]==a),axis=(1,2))),
            lambda a: any([(a[-1] == a_s).all() for a_s in a])
            ],
        labels=[
            'in', 'np.all', 'list_comperhension'
            ],
        n_range=[2**k for k in range(1,20)],
        xlabel='Array size',
        logx=True,
        logy=True,
        )

    使用数组"从numpy开始相等"

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        import numpy as np
        a = [np.random.rand(3,3),np.random.rand(3,3),np.random.rand(3,3)]
        b = np.random.rand(3,3)

        for i in a:
            if np.array_equal(b,i):
                print("yes")
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    如本回答中所指出的，文件规定：

    For container types such as list, tuple, set, frozenset, dict, or collections.deque, the expression x in y is equivalent to any(x is e or x == e for e in y).

    不过，a[0]==b是一个数组，包含了a[0]和b的元素比较。此数组的整体真值明显不明确。如果所有元素都匹配，或者如果大多数元素至少匹配一个元素，它们是相同的吗？因此，numpy迫使你明确你的意思。你想知道的是，测试所有元素是否相同。您可以使用numpy的all方法：

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    any((b is e) or (b == e).all() for e in a)

    或者加入一个函数：

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    def numpy_in(arrayToTest, listOfArrays):
        return any((arrayToTest is e) or (arrayToTest == e).all()
                   for e in listOfArrays)

    这个错误是因为如果a和b是numpy arrays，那么a == b不会返回True或False，但是在比较a和b元素之后，boolean值的array。

    您可以尝试如下操作：

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    np.any([np.all(a_s == b) for a_s in a])

    • [np.all(a_s == b) for a_s in a]这里创建boolean值列表，遍历a的元素，检查b和a的特定元素中的所有元素是否相同。

    • 使用np.any可以检查数组中是否有元素是True元素。

    好的，所以in不起作用，因为它有效地起作用了。

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    def in_(obj, iterable):
        for elem in iterable:
            if obj == elem:
                return True
        return False

    现在的问题是，对于两个星期的a和b，a == b是一个数组(尝试它)，而不是布尔值，所以if a == b失败。解决方法是定义一个新函数

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    def array_in(arr, list_of_arr):
         for elem in list_of_arr:
            if (arr == elem).all():
                return True
         return False

    a = [np.arange(5)] * 3
    b = np.ones(5)

    array_in(b, a) # --> False