python：检查一个numpy数组是否包含另一个数组的任何元素答案

【问题标题】：python: check if an numpy array contains any element of another arraypython：检查一个numpy数组是否包含另一个数组的任何元素
【发布时间】：2016-03-23 23:19:59
【问题描述】：

检查一个 numpy 数组是否包含另一个数组的任何元素的最佳方法是什么？

示例：

array1 = [10,5,4,13,10,1,1,22,7,3,15,9]
array2 = [3,4,9,10,13,15,16,18,19,20,21,22,23]`

如果array1 包含array2 的任何值，我想获得True，否则为False。

【问题讨论】：

使用np.any(np.in1d(array2, array1))。

标签： python numpy

【解决方案1】：

使用熊猫，你可以使用isin：

a1 = np.array([10,5,4,13,10,1,1,22,7,3,15,9])
a2 = np.array([3,4,9,10,13,15,16,18,19,20,21,22,23])

>>> pd.Series(a1).isin(a2).any()
True

并使用in1d numpy 函数（根据@Norman 的评论）：

>>> np.any(np.in1d(a1, a2))
True

对于本例中的小型数组，使用 set 的解决方案显然是赢家。对于更大的不同数组（即没有重叠），Pandas 和 Numpy 解决方案更快。但是，np.intersect1d 似乎更适合更大的数组。

小数组（12-13 个元素）

%timeit set(array1) & set(array2)
The slowest run took 4.22 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 1.69 µs per loop

%timeit any(i in a1 for i in a2)
The slowest run took 12.29 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 1.88 µs per loop

%timeit np.intersect1d(a1, a2)
The slowest run took 10.29 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 15.6 µs per loop

%timeit np.any(np.in1d(a1, a2))
10000 loops, best of 3: 27.1 µs per loop

%timeit pd.Series(a1).isin(a2).any()
10000 loops, best of 3: 135 µs per loop

使用包含 100k 个元素的数组（无重叠）：

a3 = np.random.randint(0, 100000, 100000)
a4 = a3 + 100000

%timeit np.intersect1d(a3, a4)
100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop    

%timeit pd.Series(a3).isin(a4).any()
100 loops, best of 3: 18.3 ms per loop

%timeit np.any(np.in1d(a3, a4))
100 loops, best of 3: 18.4 ms per loop

%timeit set(a3) & set(a4)
10 loops, best of 3: 23.6 ms per loop

%timeit any(i in a3 for i in a4)
1 loops, best of 3: 34.5 s per loop

【讨论】：

我在评论中交换了数组。我更正了。
@Norman 顺序重要吗？如果我们要测试它们是否共享一个值，我不这么认为。
那么np.intersect1d 呢？我刚刚找到了。

【解决方案2】：

你可以试试这个

>>> array1 = [10,5,4,13,10,1,1,22,7,3,15,9]
>>> array2 = [3,4,9,10,13,15,16,18,19,20,21,22,23]
>>> set(array1) & set(array2)
set([3, 4, 9, 10, 13, 15, 22])

如果你得到结果意味着两个数组中有共同的元素。

如果结果为空，则表示没有公共元素。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用any 内置函数和列表推导：

>>> array1 = [10,5,4,13,10,1,1,22,7,3,15,9]
>>> array2 = [3,4,9,10,13,15,16,18,19,20,21,22,23]
>>> any(i in array2 for i in array1)
True

【讨论】：