测试numpy数组中的每个元素是否位于两个值之间的简便方法？
我想知道是否有一种语法上简单的方法来检查numpy数组中的每个元素是否位于两个数字之间。
换句话说，就像numpy.array([1,2,3,4,5]) < 5返回一样array([True, True, True, True, False])，我想知道是否有可能做类似的事情：
1 < numpy.array([1,2,3,4,5]) < 5
…获得…
array([False, True, True, True, False])
我知道我可以通过布尔测试的逻辑链接来获取此信息，但是我正在处理一些相当复杂的代码，因此我一直在寻找语法上干净的解决方案。
有小费吗？
问题答案：
一种解决方案是：
a = numpy.array([1,2,3,4,5])
(a > 1).all() and (a < 5).all()
如果您想要真实的事实摘要数组，请使用：
(a > 1) & (a < 5)
-
假设我有两个数组，和，其中是的子集： 我想返回如下数组： 如果只是一个数字，那就足够简单了（），但我尝试了y中的等效
-
问题内容： 有人遇到过这个问题吗？假设您有两个类似以下的数组 有没有一种方法可以比较b中a中的哪些元素？例如， 我正在尝试避免循环，因为要花费数百万个元素才能解决问题。有任何想法吗？ 干杯 问题答案： 实际上，有一个比以下任何一种方法更简单的解决方案： 所得的c为：
-
问题内容： 比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：对于所有索引i：，A = B iff ）？ 简单地使用就会给我一个布尔数组： 我是否必须确定该数组的元素是否相等，或者是否有更简单的比较方法？ 问题答案： 测试数组（A == B）的所有值是否均为True。 注意：也许您还想测试A和B形状，例如 特殊情况和替代方法 （来自dbaupp的回答和yoavram的评论） 应当指
-
问题内容： 我有一个numpy的数组。我想创建一个新数组，该数组是每个连续三元组元素的平均值。因此，新数组将是原始数组大小的三分之一。 举个例子： 应该返回数组： 有人可以建议一种有效的方法吗？我在画空白。 问题答案： 如果数组的长度可被3整除： 重塑为高维数组，然后对附加维之一执行某种形式的归约运算是numpy编程的主要内容。
-
问题内容： 我有两个数组，我想检查是否每个元素都在中。如果元素的值在中重复，则该元素的值必须相等。最好的方法是什么？ 问题答案： 一种选择是对两个数组进行排序，然后遍历两个数组，然后比较元素。如果在超级袋中未找到子袋候选中的元素，则前者不是子袋。排序通常为O（n *log（n）），比较为O（max（s，t）），其中 s 和_t_是数组大小，总时间复杂度为O（m * log（m）） ，其中m =ma
-
问题内容： 我有两个一维数组x和y，一个比另一个小。我试图找到x中y的每个元素的索引。 我发现有两种简单的方法可以做到这一点，第一种很慢，第二种需要占用大量内存。 记忆猪 是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用以下事实：我们不是在列表中搜索一件事，而是在搜索许多东西，因此稍微适合并行化。如果您不假设y的每个元素实际上都在x中，则可获得加分。 问题答案： 正如Joe King