如何在Python中实现matlabs“aremember()“命令？

概述这是我的问题：我想创建一个布尔矩阵B,其中包含矩阵A具有向量v中包含的值的所有位置.一个不方便的解决方案是： import numpy as np>>> A = np.array([[0,1,2], [1,2,3], [2,3,4]])array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]])>>> v = [1,2]>>> B = (A= 这是我的问题：我想创建一个布尔矩阵B,其中包含矩阵A具有向量v中包含的值的所有位置.一个不方便的解决方案是：

import numpy as np>>> A = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]])array([[0,4]])>>> v = [1,2]>>> B = (A==v[0]) + (A==v[1]) # matlab: ``B = ismember(A,v)``array([[False,True,True],[ True,False],False,False]],dtype=bool)

如果A和v有更多的值,是否有更方便的解决方案？

干杯!

解决方法 我不知道多少numpy,这里是一个原始的python：

>>> A = [[0,4]]>>> v = [1,2]>>> B = [map(lambda val: val in v,a) for a in A]>>>>>> B[[False,[True,False]]

编辑：正如布鲁克斯摩西所指出的那样,一些简单的时机似乎表明,这个可能更好：

>>> B = [ [val in v for val in a] for a in A]

总结

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