numpy配列の各要素が別の配列にあるかどうかを確認してください

Question

この問題は簡単なようですが、私はきれいな解決策を得ることができません。私は2つのnumpy配列（AとB）を持っています。そして、Aの要素がBにあり、Aの要素がBにないインデックスを取得したいと思います。

現在、私はAが順序である、と私に[1, 3, 5]、Aにある要素のインデックスを与えるという事実を利用して

C = np.searchsorted(A,B) 

を使用しています

A = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) 
B = np.array([2,4,6]) 

。これは素晴らしいですが、D = [0,2,4,6]、Aの要素のインデックスはBにありません。

Answer 1

import numpy as np 

A = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) 
B = np.array([2,4,6]) 
C = np.searchsorted(A, B) 

D = np.delete(np.arange(np.alen(A)), C) 

D 
#array([0, 2, 4, 6]) 

Answer 2

import numpy as np 

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
b = np.array([2, 4, 6]) 
c = np.searchsorted(a, b) 
d = np.searchsorted(a, np.setdiff1d(a, b)) 

d 
#array([0, 2, 4, 6]) 

Answer 3

searchsorted Bのすべての要素がAにありません場合は、numpy.in1dを使用することができますあなたの間違った答えを与えることがあります。

A = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) 
B = np.array([2,4,6,8]) 
mask = np.in1d(A, B) 
print np.where(mask)[0] 
print np.where(~mask)[0] 

出力は次のようになります。しかし

[1 3 5] 
[0 2 4 6] 

in1d()大規模なデータセットでは遅いソートを使用します。データセットが大きい場合は、パンダを使用することができます。

A = np.random.randint(0, 1000, 10000) 
B = np.random.randint(0, 1000, 10000) 

%timeit np.where(np.in1d(A, B))[0] 
%timeit np.where(pd.Index(pd.unique(B)).get_indexer(A) >= 0)[0] 

出力：

100 loops, best of 3: 2.09 ms per loop 
1000 loops, best of 3: 594 µs per loop 

Answer 4

BにもあるAの要素：

ここ

import pandas as pd 
np.where(pd.Index(pd.unique(B)).get_indexer(A) >= 0)[0] 

は時間の比較であります

セット（A）&セット（B）

Bに含まれていないことのの

要素：

セット（A） - セット（B）