如何在Python中实现matlabs“aremember()“命令？

发布时间：2020-12-20 12:36:18 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：这是我的问题：我想创建一个布尔矩阵B,其中包含矩阵A具有向量v中包含的值的所有位置.一个不方便的解决方案是： import numpy as np A = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]])array([[0,4]]) v = [1,2] B = (A==v[0]) + (A==v[1]) # matlab: ``B = ismember(A

这是我的问题：我想创建一个布尔矩阵B,其中包含矩阵A具有向量v中包含的值的所有位置.一个不方便的解决方案是：

import numpy as np
>>> A = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]])
array([[0,4]])
>>> v = [1,2]
>>> B = (A==v[0]) + (A==v[1]) # matlab: ``B = ismember(A,v)``
array([[False,True,True],[ True,False],False,False]],dtype=bool)

如果A和v有更多的值,是否有更方便的解决方案？

干杯!

解决方法

我不知道多少numpy,这里是一个原始的python：

>>> A = [[0,4]]
>>> v = [1,2]
>>> B = [map(lambda val: val in v,a) for a in A]
>>>
>>> B
[[False,[True,False]]

编辑：正如布鲁克斯摩西所指出的那样,一些简单的时机似乎表明,这个可能更好：

>>> B = [ [val in v for val in a] for a in A]

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!