__contains__如何为ndarrays工作？

>>> x = numpy.array([[1, 2], 
...     [3, 4], 
...     [5, 6]]) 
>>> [1, 7] in x 
True 
>>> [1, 2] in x 
True 
>>> [1, 6] in x 
True 
>>> [2, 6] in x 
True 
>>> [3, 6] in x 
True 
>>> [2, 3] in x 
False 
>>> [2, 1] in x 
False 
>>> [1, 2, 3] in x 
False 
>>> [1, 3, 5] in x 
False

我不知道如何__contains__适用于ndarrays。我找到相关文档时找不到相关文档。它是如何工作的？它在任何地方都有记录吗？__contains__如何为ndarrays工作？

来源

2013-08-19 user2357112

然后看看源代码。 – Marcin

@Marcin：源代码被埋在一堆C中，我不了解它的结构。它的很大一部分甚至是自动生成的，其中很大一部分被复制来处理不同的dtype和其他差异。如果我不必这样做，我不会深究。 – user2357112

http://www.mail-archive.com/[email protected]/msg31578.html似乎有答案。 –

我找到了ndarray.__contains__的源文件，在numpy/core/src/multiarray/sequence.c。在源状态的评论，

thing in x

相当于

(x == thing).any()

用于ndarray x，不管x和thing的尺寸。这只有在thing是标量时才有意义;广播的结果当thing不是一个标量导致我观察到的奇怪结果，以及像我想不想尝试的array([1, 2, 3]) in array(1)这样的奇怪结果。确切来源是

static int 
array_contains(PyArrayObject *self, PyObject *el) 
{ 
    /* equivalent to (self == el).any() */ 

    PyObject *res; 
    int ret; 

    res = PyArray_EnsureAnyArray(PyObject_RichCompare((PyObject *)self, 
                 el, Py_EQ)); 
    if (res == NULL) { 
     return -1; 
    } 
    ret = array_any_nonzero((PyArrayObject *)res); 
    Py_DECREF(res); 
    return ret; 
}

来源

2015-06-07 06:13:10 user2357112

好像numpy的__contains__正在做这样的事情对于一个2-d情况：

def __contains__(self, item): 
    for row in self: 
     if any(item_value == row_value for item_value, row_value in zip(item, row)): 
      return True 
    return False

[1,7]作品，因为第一行的0个元素的[1,7]的0个元素相匹配。与[1,2]相同等[2,6]，6匹配最后一行中的6。在[2,3]中，没有一个元素与同一索引处的行匹配。由于形状不匹配，因此很简单。

请参阅this以获取更多信息，并且还需要this ticket。

来源

2013-08-19 19:01:24

在我看来，'all'会比'any'更实用，我想知道为什么'numpy'开发者选择了'__contains__'的这个实现。 – Akavall

@Aavall似乎是为了与数字兼容。在Numeric中，如果数组的布尔值至少包含一个非零元素，则假定为“True”。当你尝试使用数组作为布尔值时，Numpy会引发异常，并说应该使用'any（）'或'all（）'。在这种情况下，'__contains __（）'API迫使Numpy在布尔上下文中解释数组，为此，他们决定使用Numeric做的事情。但我同意，这真的很让人困惑，我不知道是否有人*依赖于__contains __（）'的行为。 –

关于兼容性的好处。谢谢。 – Akavall

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