如何实现不同长度NumPy数组的逐元素存在性判断？

嘿，我来帮你搞定这个问题！你想要的其实是NumPy内置的np.isin()函数，它专门用来判断数组中的每个元素是否存在于另一个数组中，直接就能输出和原数组长度一致的布尔数组。

正确实现代码 #

import numpy as np

first = np.array([0,1,2,0,4,2])
second = np.array([1,2])
result = np.isin(first, second)
print(result)

运行这段代码会输出：

array([False,  True,  True, False, False,  True])

完全符合你想要的结果！

为什么你之前的方法没成功？ #

我来帮你分析下你尝试过的几种方式的问题：

• np.equal(first, second)：这个函数是做逐元素对应相等比较，但因为两个数组长度不同（6 vs 2），NumPy会触发广播机制，把second重复成[1,2,1,2,1,2]再和first比较，结果肯定不是你要的存在性判断。
• first == np.any(second)：np.any(second)会返回一个单一的布尔值True（因为second里有非零元素），所以这行代码等价于first == True，也就是判断first里的元素是否等于1，自然得不到正确结果。
• 单独用np.any：如果写成np.any(first == second[:, np.newaxis], axis=0)其实也能实现，但写法繁琐，远不如np.isin()直观简洁。

额外小提示 #

如果需要反向判断（元素不存在于second中），可以给np.isin()加个invert=True参数：

result_not = np.isin(first, second, invert=True)
print(result_not)
# 输出：array([ True, False, False,  True,  True, False])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者puifais