我有一个名字数组,以及相应的数据数组.从名称数组中,还有一个较小的名称子集:
data = np.array([75.,49.,80.,87.,99.])arr1 = np.array(['Bob','Joe','Mary','Ellen','Dick'],dtype='|S5')arr2 = np.array(['Mary',dtype='|S5')
我正在尝试创建一个新的数据数组,仅对应于arr2中出现的名称.这就是我自己能够想到的:
TF = []for i in arr1: if i in arr2: TF.append(True) else: TF.append(False)new_data = data[TF]
有没有更有效的方法来做这个不涉及for循环?我应该提到数组本身是从外部文件输入的,实际上有多个数据数组,所以我无法真正改变它.最佳答案您可以使用numpy.in1d
,它测试一个数组中的每个元素是否也存在于第二个数组中.
演示
>>> new_data = data[np.in1d(arr1,arr2)]>>> new_dataarray([ 80.,99.])
in1d返回一个bool的ndarray,类似于你在原始代码中构造的列表:
>>> np.in1d(arr1,arr2)array([False,False,True,True],dtype=bool)
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