如何检查 NumPy 数组中是否存在指定值？

有时我们需要测试数组中是否存在某些值。使用 Numpy 数组，我们可以轻松找到特定值是否存在。为此，我们使用“ in ”运算符。 “ in ”运算符用于检查给定序列中是否存在某些元素和值，从而返回布尔值“真”和“假”。

示例 1：

Python3

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a Numpy array
n_array = np.array([[2, 3, 0],
                    [4, 1, 6]])
  
print("Given array:")
print(n_array)
  
# Checking whether specific values
# are present in "n_array" or not
print(2 in n_array)
print(0 in n_array)
print(6 in n_array)
print(50 in n_array)
print(10 in n_array)

输出：

Given array:
[[2 3 0]
[4 1 6]]
True
True
True
False
False

在上面的示例中，我们使用“ in ”运算符检查 Numpy 数组“ n_array ”中是否存在值 2、0、6、50、10。

示例 2：

蟒蛇3

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a Numpy array
n_array = np.array([[2.14, 3, 0.5],
                    [4.5, 1.2, 6.2],
                    [20.2, 5.9, 8.8]])
  
print("Given array:")
print(n_array)
  
# Checking whether specific values
# are present in "n_array" or not
print(2.14 in n_array)
print(5.28 in n_array)
print(6.2 in n_array)
print(5.9 in n_array)
print(8.5 in n_array)

输出：

Given array:
[[ 2.14  3.    0.5 ]
[ 4.5   1.2   6.2 ]
[20.2   5.9   8.8 ]]
True
False
True
True
False

在上面的示例中，我们检查 Numpy 数组“ n_array ”中是否存在值2.14、5.28、6.2、5.9、8.5 。

示例 3：

蟒蛇3

# importing Numpy package
import numpy as np
  
# creating a Numpy array
n_array = np.array([[4, 5.5, 7, 6.9, 10],
                    [7.1, 5.3, 40, 8.8, 1],
                    [4.4, 9.3, 6, 2.2, 11],
                    [7.1, 4, 5, 9, 10.5]])
  
  
print("Given array:")
print(n_array)
  
# Checking whether specific values
# are present in "n_array" or not
print(2.14 in n_array)
print(5.28 in n_array)
print(8.5 in n_array)

输出：

Given array:
[[ 4.   5.5  7.   6.9 10. ]
[ 7.1  5.3 40.   8.8  1. ]
[ 4.4  9.3  6.   2.2 11. ]
[ 7.1  4.   5.   9.  10.5]]
False
False
False

在上面的示例中，我们检查 Numpy 数组“ n_array ”中是否存在值2.14、5.28、8.5 。