Python编程之numpy库函数in1d的使用
最近利用Python作数值分析时使用到numpy库下的in1d函数。in1d函数与excel中vlookup函数和MATLAB中ismember函数有相似之处。其作用在于在序列B中寻找与序列A相同的值,并返回一逻辑值(True,False)或逻辑值构成的向量。具体例子见下文。
设mask为逻辑值向量,矩阵x的第一列为待查找向量,d为被查询向量(或值),即查找x中与d中指定元素相同的值,并返回逻辑值向量mask。mask是由一系列True和False值构成,True代表找到相同的值,而False代表没找到相同的值。演示如下:
mask= np.in1d(x.values[:,1],d[1],invert=False) ##x为DataFrame型数据,x.values[:,1]表示取第二列值
x_temp=x[mask]
该例旨在查找 x 的第二列值中与d向量中第二个元素相同的部分 ,并返回mask逻辑向量;然后x_temp返回x中mask逻辑值为True的行。mask向量的类型为bool,查看具体值下图所示:
值得注意的地方在于in1d函数中invert参数的设置。当invert=True时,mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]不同的部分(i为当前查找位置),相同的部分则为false;当invert=False时,mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]相同的部分(i为当前查找位置)。演示见下图:
当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=True)
当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=False)时
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