maxframe.tensor.isin#

maxframe.tensor.isin(element: TileableType | ndarray, test_elements: TileableType | ndarray | list, assume_unique: bool = False, invert: bool = False)[源代码]#

计算 element in test_elements，仅对 element 进行广播。返回一个与 element 形状相同的布尔数组，当 element 中的元素在 test_elements 中时为 True，否则为 False。

参数:

  • element (array_like) -- 输入张量。

  • test_elements (array_like) -- 用于测试 element 中每个值的值。如果该参数是张量或 array_like，则会被展平。有关非类数组参数的行为，请参见说明。

  • assume_unique (bool, optional) -- 如果为 True，则假定输入张量都是唯一的，这可以加快计算速度。默认为 False。

  • invert (bool, optional) -- 如果为 True，则返回张量中的值会被反转，如同计算 element not in test_elements。默认为 False。mt.isin(a, b, invert=True) 等价于（但比）``mt.invert(mt.isin(a, b))`` 更快。

返回:

isin -- 与 element 具有相同的形状。element[isin] 的值在 test_elements 中。

返回类型:

Tensor, bool

参见

in1d

此函数的展平版本。

备注

isin 是 Python 关键字 in 的逐元素函数版本。如果 a 和 b 是一维序列，则 isin(a, b) 大致等价于 mt.array([item in b for item in a])。

element 和 test_elements 如果不是张量则会被转换为张量。如果 test_elements 是一个集合（或其他非序列集合），它将被转换为一个包含一个元素的对象张量，而不是包含 test_elements 中的值的张量。这是 tensor 构造函数处理非序列集合的方式造成的。将集合转换为列表通常能得到期望的行为。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> element = 2*mt.arange(4).reshape((2, 2))
>>> element.execute()
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> test_elements = [1, 2, 4, 8]
>>> mask = mt.isin(element, test_elements)
>>> mask.execute()
array([[ False,  True],
       [ True,  False]])
>>> element[mask].execute()
array([2, 4])
>>> mask = mt.isin(element, test_elements, invert=True)
>>> mask.execute()
array([[ True, False],
       [ False, True]])
>>> element[mask]
array([0, 6])

由于 array 处理集合的方式，以下操作不会按预期工作：

>>> test_set = {1, 2, 4, 8}
>>> mt.isin(element, test_set).execute()
array([[ False, False],
       [ False, False]])

将集合转换为列表可以得到预期结果：

>>> mt.isin(element, list(test_set)).execute()
array([[ False,  True],
       [ True,  False]])