如何无循环实现Numpy全数组与子数组的存在性判断？

可以直接用Numpy内置的矢量化函数实现，完全不需要循环，推荐两种方法：

• 使用np.isin()（通用型，支持多维数组）
• 使用np.in1d()（一维专用版本）

代码示例 #

import numpy as np

FullArray = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
SubArray = np.array([8, 3, 5])

# 方法1：推荐的通用实现
BoolArray = np.isin(FullArray, SubArray)

# 方法2：一维数组专用实现
# BoolArray = np.in1d(FullArray, SubArray)

print(BoolArray)
# 输出结果：[False False False  True False  True False False  True False]

这两个函数都是底层基于矢量化运算实现，比手动循环效率高得多，尤其是处理大规模数组时优势显著。np.isin()的适用场景更广泛，能处理多维数组的元素匹配需求；np.in1d()则是专门针对一维数组做了优化，两者在一维场景下的输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rhecsu