这个问题看起来很简单，但我无法找到一个好看的解决方案。我有两个 numpy 数组(A 和 B)，我想获取 A 的索引，其中 A 的元素在 B 中，还获取 A 的索引，其中元素不在 B 中。
那么，如果
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
B = np.array([2,4,6])
目前我正在使用
C = np.searchsorted(A,B)
利用 A 有序这一事实，并为我提供 [1, 3, 5]，即 中元素的索引>一个。这很好，但是我如何获得 D = [0,2,4,6]，即不在 B< 中的="">？A 元素的索引
最佳答案
如果不是 B 的每个元素都在 A 中，
searchsorted 可能会给你错误的答案。你可以使用 numpy.in1d :
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
B = np.array([2,4,6,8])
mask = np.in1d(A, B)
print np.where(mask)[0]
print np.where(~mask)[0]
输出是:
[1 3 5]
[0 2 4 6]
但是 in1d() 使用排序，这对于大型数据集来说很慢。如果您的数据集很大，您可以使用 pandas:
import pandas as pd
np.where(pd.Index(pd.unique(B)).get_indexer(A) >= 0)[0]
时间对比如下:
A = np.random.randint(0, 1000, 10000)
B = np.random.randint(0, 1000, 10000)
%timeit np.where(np.in1d(A, B))[0]
%timeit np.where(pd.Index(pd.unique(B)).get_indexer(A) >= 0)[0]
输出:
100 loops, best of 3: 2.09 ms per loop
1000 loops, best of 3: 594 µs per loop
关于python - 检查numpy数组中的每个元素是否在另一个数组中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15939748/
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