我想验证一个numpy数组在另一个数组中是否是连续序列。
例如
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([3,5])
c = np.array([2,6])
预期结果将是：
is_sequence_of(b,a) # should return True
is_sequence_of(c,a) # should return False
我想知道是否有一个执行此操作的numpy方法。
numpy中是否有一种方法可以验证一个数组是否包含在另一个数组中？
•
问答
lumnstar 回答：numpy中是否有一种方法可以验证一个数组是否包含在另一个数组中？
方法1
我们可以将np.searchsorted与-p一起使用
def isin_seq(a,b):
# Look for the presence of b in a,while keeping the sequence
sidx = a.argsort()
idx = np.searchsorted(a,b,sorter=sidx)
idx[idx==len(a)] = 0
ssidx = sidx[idx]
return (np.diff(ssidx)==1).all() & (a[ssidx]==b).all()
请注意，这假设输入数组没有重复项。
样品运行-
In [42]: isin_seq(a,b) # search for the sequence b in a
Out[42]: True
In [43]: isin_seq(c,b) # search for the sequence b in c
Out[43]: False
方法2
另一个与skimage.util.view_as_windows-
from skimage.util import view_as_windows
def isin_seq_v2(a,b):
return (view_as_windows(a,len(b))==b).all(1).any()
方法3
这也可以视为模板匹配问题，因此，对于整数，我们可以将OpenCV的内置函数用于template-matching：cv2.matchTemplate（受this post启发） ，就像这样-
import cv2
from cv2 import matchTemplate as cv2m
def isin_seq_v3(arr,seq):
S = cv2m(arr.astype('uint8'),seq.astype('uint8'),cv2.TM_SQDIFF)
return np.isclose(S,0).any()
方法4
我们的方法可以受益于基于short-circuiting的方法。因此，我们将numba与from numba import njit
@njit
def isin_seq_numba(a,b):
m = len(a)
n = len(b)
for i in range(m-n+1):
for j in range(n):
if a[i+j]!=b[j]:
break
if j==n-1:
return True
return False
一起使用，以提高性能-
Tue Oct 30 12:57:49 +0000 2012