检查 Numpy 数组是否包含指定行

在处理数据时，经常需要对数组进行查找操作，以检查数组是否包含特定行或元素。在Python中，可以使用numpy库来操作数组。本文将介绍如何使用numpy库来检查数组是否包含指定行。

检查Numpy数组是否包含指定行

首先，我们可以使用numpy的“in1d”函数来检查数组是否包含指定行。该函数将返回一个布尔数组，其中包含True或False，表示是否该数组是否包含特定元素。

import numpy as np

# 示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 检查是否包含[1, 2, 3]行
row = np.array([1, 2, 3])
contains_row = np.in1d(arr, row).reshape(arr.shape).all(1).any()
print(contains_row) # 输出True

上面的代码中，使用numpy函数“in1d”来检查arr是否包含row。使用“reshape”函数将以一维方式返回的结果转换为与arr相同的形状。然后使用“all”函数检查每一行是否包含特定元素，然后使用“any”函数来检查整个数组是否包含特定行。

效率比较

在实际应用中，如果需要多次检查数组是否包含特定行，则使用“in1d”函数的效率可能较低。在这种情况下，我们可以使用numpy的“allclose”函数和“argwhere”函数来优化代码。

import numpy as np

# 示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 检查是否包含[1, 2, 3]行
row = np.array([1, 2, 3])
contains_row = np.allclose(arr, row[np.newaxis, :], rtol=0, atol=0)

使用“allclose”函数来比较arr和指定行是否相同。使用“rtol”和“atol”参数来指定要使用的相对误差和绝对误差的值。使用“argwhere”函数获得所有匹配行的索引，并使用“any”函数检查是否找到了特定行。

两种方法的时间复杂度是不同的。在“in1d”方法中，时间复杂度为O(N*M)，其中N是arr的大小，M是row的大小。在“allclose”方法中，时间复杂度为O(N)，其中N是arr的大小。因此，“allclose”方法在处理大型数组时可能更快。

总结

本文介绍了两种方法来检查numpy数组是否包含指定行。使用“in1d”函数适用于小型数组，而使用“allclose”函数适用于大型数组。在应用中，我们可以根据实际情况选择适当的方法来处理数组。