如何有效地检查numpy数组是否包含给定范围内的项目？答案

【问题标题】：How to check efficiently numpy array contains item within given range?如何有效地检查numpy数组是否包含给定范围内的项目？
【发布时间】：2017-11-01 02:14:05
【问题描述】：

我有一个名为 a 的 numpy 数组，我想检查它是否包含由两个值指定的范围内的项目。

import numpy as np
a = np.arange(100)

mintrshold=33
maxtreshold=66

我的解决方案：

goodItems = np.zeros_like(a)
goodItems[(a<maxtreshold) & (a>mintrshold)] = 1

if goodItems.any(): 
   print (there s an item within range)

你能建议我一个更有效的pythonic方法吗？

【问题讨论】：

我不知道 numpy 本身，但是对于普通的 python 列表，我会这样写；如果有(mintrshold

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

除了纯 Numpy 答案，我们还可以使用 itertools

import itertools

bool(list(itertools.ifilter(lambda x: 33 <= x <= 66, a)))

对于较小的数组，这就足够了：

bool(filter(lambda x: 33 <= x <= 66, a))

【讨论】：

我试过你的第二行，但它不起作用，总是以 True 结束
我认为这是所需的输出，如果数组中的数字确实符合条件，则返回 True。如果您需要返回的布尔值列表/数组，请告诉我，我可以为此进行修改。
你很好地解释了我的问题，但是如果 a=np.arange(100,120)，你的第二行仍然返回 True
它为我返回False，我想您可能正在复制或输入错误的内容。鉴于a=np.arange(100,120)，我的两个单行线都返回False
我用 pyton 3.6 尝试了你的第二个 oneliner，它返回 True，在 python 2.5 中它返回 False (a=np.arange(100,120)):D。我昨天才用 3.6 检查过。

【解决方案2】：

Numpy 数组不适用于 pythonic a < x < b。但是有这个功能：

np.logical_and(a > mintrshold, a < maxtreshold)

或

np.logical_and(a > mintrshold, a < maxtreshold).any()

在您的特定情况下。基本上，您应该结合两个元素操作。寻找logic funcs了解更多详情

【讨论】：

谢谢，它比我幼稚的解决方案更优雅，速度快 2.5 倍。