Python列表中的Numpy.Array？答案

【问题标题】：Numpy.Array in Python list?Python列表中的Numpy.Array？
【发布时间】：2011-03-30 15:17:15
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组的列表（用作堆栈）。现在我想检查一个数组是否已经在列表中。例如，如果它是元组，我会简单地写一些等同于(1,1) in [(1,1),(2,2)] 的东西。但是，这不适用于 numpy 数组； np.array([1,1]) in [np.array([1,1]), np.array([2,2])] 是一个错误 (ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all())。错误消息在这里对 AFAIK 没有帮助，因为它指的是直接比较数组。

我很难相信这是不可能的，但我想我缺少一些东西。

【问题讨论】：

我很难相信最简单的方法需要 2 个函数调用和 1 个列表理解......这个功能似乎很常见，足以保证它自己的内置函数

标签： python numpy

【解决方案1】：

要测试等于a 的数组是否包含在列表my_list 中，请使用

any((a == x).all() for x in my_list)

【讨论】：

我使用了这个，但我必须让它成为一个列表理解 (np.any([(a == x).all() for x in my_list])) 才能工作。我的想法是它是一个发电机？如果my_list为空，则原来的返回True。
any() 在我的回答中是 Python 内置的 any()，而 not numpy.any()。这些是不同的功能！不要使用from numpy import *——它会覆盖几个 Python 内置函数。
哦。我没有导入所有内容，但我不知道有一个名为 any 的 python 内置函数，所以我假设你的意思是 numpy.any。很抱歉造成误会。
使用优化的numpy内部array_equal()函数可能会更好。 any(np.array_equal(a, x) for x in my_list)
@fabianegli 您的评论听起来好像这个函数可以更快，而实际上 implementation of that function 与此答案中的代码基本相同，因此您只需使用它添加更多的函数调用开销功能。无论如何，这可能是正确的选择，原因不同：== 将在数组具有不兼容的形状时抛出异常，而array_equal() 将简单地返回False，这可能是也可能不是你想要的。跨度>

【解决方案2】：

如果你在堆栈中寻找完全相同的数组实例而不管数据是否相同，那么你需要这样做：

id(a) in map(id, my_list)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想比较数组的实际内容，Sven 的答案是正确的选择。如果您只想检查列表中是否包含相同的实例，您可以使用

any(a is x for x in mylist)

一个好处是这适用于所有类型的对象。

【讨论】：

【解决方案4】：

这个呢：

a = array([1, 1])

l = [np.array([1,1]), np.array([2,2])]
list(map(lambda x: np.array_equal(x, a), l)

[True, False]

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用tolist()将数组转换为列表，然后进行检查：

my_list = [[1,1], [2,2]]

print(np.array([1,1]).tolist() in my_list)
print(np.array([1,2]).tolist() in my_list)

【讨论】：