我有以下向量：
import numpy as np
x = np.array([0.4, 0.6])
y = np.array([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])字符串
什么样的运算能得到这样的矩阵？
False False True False False False
False False False True False False型
换句话说，除了x中的值按行出现在y中之外，所有的值都为False。请注意，我不能使用for循环，因为这是我处理大型矩阵的用例的一个玩具示例。
1条答案
按热度按时间bvpmtnay1#
我把Nin17和chrslg的评论做成了一个答案。
x[:, None] == y或np.isclose(x[:,None], y)都可以工作。在测试了每个操作所花费的时间之后，我发现了从1到2000的不同大小的列表的平均每次操作时间：字符串
虽然时间表明
x[:, None] == y甚至x.round(z)[:, None] == y.round(z) #0.0010015535354614257 sec可能看起来更快，但np.close的好处是保持了比较值的意图，而没有使用==的数值错误的机会。在评论中可以看到很多例子。