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python - numpy 中是否有一种方法可以验证一个数组是否包含在另一个数组中？

问题描述

我想验证一个 numpy 数组是否是另一个数组中的连续序列。

例如

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

预期的结果是：

is_sequence_of(b, a) # should return True
is_sequence_of(c, a) # should return False

我想知道是否有一个 numpy 方法可以做到这一点。

标签： pythonnumpy

解决方案

方法#1

我们可以使用一个np.searchsorted-

def isin_seq(a,b):
    # Look for the presence of b in a, while keeping the sequence
    sidx = a.argsort()
    idx = np.searchsorted(a,b,sorter=sidx)
    idx[idx==len(a)] = 0
    ssidx = sidx[idx]
    return (np.diff(ssidx)==1).all() & (a[ssidx]==b).all()

请注意，这假设输入数组没有重复项。

样品运行 -

In [42]: isin_seq(a,b) # search for the sequence b in a
Out[42]: True

In [43]: isin_seq(c,b) # search for the sequence b in c
Out[43]: False

方法#2

另一个与skimage.util.view_as_windows-

from skimage.util import view_as_windows

def isin_seq_v2(a,b):
    return (view_as_windows(a,len(b))==b).all(1).any()

方法#3

这也可以被认为是模板匹配问题，因此，对于 int 数字，我们可以使用 OpenCV 的内置函数template-matching：（cv2.matchTemplate灵感来自this post），就像这样 -

import cv2 
from cv2 import matchTemplate as cv2m

def isin_seq_v3(arr,seq):
    S = cv2m(arr.astype('uint8'),seq.astype('uint8'),cv2.TM_SQDIFF)
    return np.isclose(S,0).any()

方法#4

我们的方法可以受益于short-circuiting基于的方法。所以，我们将使用一个 withnumba来提高性能，就像这样 -

from numba import njit

@njit
def isin_seq_numba(a,b):
    m = len(a)
    n = len(b)
    for i in range(m-n+1):
        for j in range(n):
            if a[i+j]!=b[j]:
                break                
        if j==n-1:
            return True
    return False

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