如何检查 Numpy 数组的每一行是否包含在辅助数组中？

Question

我的问题类似于测试 Numpy 数组是否包含给定的行，但我需要对链接问题中提供的方法进行非平凡的扩展；链接的问题是询问如何检查数组中的每一行是否与另一行相同。这个问题的重点是对许多行这样做，其中一个显然不会跟随另一个。

说我有一个数组：

array = np.array([[1, 2, 4], [3, 5, 1], [5, 5, 1], [1, 2, 1]])

我想知道这个数组的每一行是否在由以下给出的辅助数组中：

check_array = np.array([[1, 2, 4], [1, 2, 1]])

理想情况下，这看起来像这样：

is_in_check = array in check_array

其中 is_in_check 看起来像这样：

is_in_check = np.array([True, False, False, True])

我意识到对于非常小的数组，使用列表理解或类似的东西会更容易，但是该过程必须对 10 ⁶行的数组具有高性能。

我已经看到检查单行的正确方法是：

is_in_check_single = any((array[:]==[1, 2, 1]).all(1))

但理想情况下，我想将其概括为多行，以便对过程进行矢量化。

在实践中，我希望看到每个数组的以下维度：

array.shape = (1000000, 3)
check_array.shape = (5, 3)

Answer 1

广播是一种选择：

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 4], [3, 5, 1], [5, 5, 1], [1, 2, 1]])

check_array = np.array([[1, 2, 4], [1, 2, 1]])

is_in_check = (check_array[:, None] == array).all(axis=2).any(axis=0)

产生：

[ True False False  True]

以另一种方式广播：

is_in_check = (check_array == array[:, None]).all(axis=2).any(axis=1)

还生产

[ True False False  True]