isin في NumPy: قناع المواضع أم قائمة القيم المشتركة؟

موضع كل جواب

isin يختبر وجود كل قيمة؛ True للوجود وFalse لغيابه. [1]

نؤلف A=[[7,−5,7],[4,12,−5]]. فيه صفان وثلاثة أعمدة. نبدأ ترقيم المواضع من صفر، والأعداد بلا وحدات ولا تمثل مشاهدات حقيقية. هدفنا الأول B=[[12,4],[4,0]].

نجمع قيم الهدف في ورقتنا: 12 و4 و4 وصفر. نفحص كل قيمة في A ببحث مستقل بين هذه القيم. لا توجد 7 أو −5 بينها، بينما توجد 4 و12. لذلك الصف الأول من الإجابات كله False؛ والثاني True ثم True ثم False.

بقيت ستة أجوبة مقابل ستة مواضع. لم تتحول قيم A إلى أصفار، ولم نحذف صفها الأول. إذا عزلنا الأجوبة عن مواضعها ثم رتبناها، نفقد العلاقة التي تحدد أي قيمة حصلت على أي جواب.

عدد True هنا اثنان، لكن الشكل (2,3). العدد يعد الأجوبة التي تحققت، أما الشكل فيصف تنظيم الأجوبة الستة. لا نستبدل أحدهما بالآخر في بطاقة المثال.

شكل الهدف

test_elements يسطّح إذا كان مصفوفة أو شبيهًا بها. [1]

في نموذجنا، إعادة ترتيب 12 و4 و4 وصفر أو توزيعها في أربعة صفوف لا تغير مواضع True. كل سؤال يبحث بين قيم الهدف كلها. والنسخة الثانية من 4 لا تمنح موضع 4 في A حكمًا مختلفًا.

لإظهار الفرق عن المقارنة الموضعية، نؤلف B′=[[12,7,4],[4,7,0]]. شكله مثل A: صفان وثلاثة أعمدة. القيم التي نبحث بينها هي 12 و7 و4 وصفر؛ ولذلك إجابات الوجود [[True,False,True],[True,True,False]].

أما المساواة بين كل موضع ونظيره فتعطي [[False,False,False],[True,False,False]]. المثال عند (0,0) واضح: قيمة A هي 7 ومقابلتها 12، فلا تتساويان؛ لكن 7 موجودة في مواضع أخرى من B′.

إذن نتيجة اختبارين مختلفين على الجدولين نفسيهما قد تختلف. لا يكفي عرض شكلين متساويين لتحديد السؤال. نكتب في ورقة الحساب هل نبحث في كل قيم الهدف، أم نقارن أزواج مواضع معلنة.

تكرار المواضع

نغير الهدف في النموذج إلى [[7,12]]. يصبح القناع [[True,False,True],[False,True,False]]. الموضعان (0,0) و(0,2) يحملان 7؛ كلاهما يحقق اختبار الوجود، مع أن الهدف يكتب 7 مرة واحدة.

إذا قرأنا المواضع التي تحقق الشرط صفًا فصفًا، نحصل على 7 ثم 7 ثم 12. هذا تعداد ظهورات من A. قائمة قيمها المختلفة المرتبة هي 7 ثم 12، وعددها اثنان بدل ثلاثة.

لا نسمي هذه القراءة تشغيلًا لفهرسة NumPy؛ إنها جمع يدوي للمواضع التي اجتازت شرطًا في القوائم. فائدتها إظهار ما يفقده اختزال الظهورين إلى قيمة واحدة: عندئذ لا نعرف أن 7 ظهرت في موضعين.

في المقابل، مضاعفة قيم الهدف إلى [[7,12,7,12]] لا تغير قناع نموذجنا. كل قيمة كانت موجودة بقيت موجودة، وكل قيمة غائبة بقيت غائبة. لا نستهلك ظهورًا من الهدف عندما نجيب عن موضع في A.

تغيير ترتيب صفوف A يغير ترتيب صفوف أجوبتها معها. نحفظ هذه المحاذاة؛ نفس القيم المؤلفة في ترتيب آخر تحتاج أجوبة ترتبط بمواضعها الجديدة.

عكس الإجابات

invert=True يعكس القيم المنطقية الناتجة. [1]

للهدف الأول B، مكمل القناع في نموذجنا [[True,True,True],[False,False,True]]. الأجوبة تغيرت، لكن A بقيت كما هي. لا يعني قلب False إلى True تغيير العدد −5 إلى عدد موجب.

إذا كان الهدف خاليًا في نموذج القوائم، لا نجد أي قيمة من A فيه. القناع ست قيم False، ومكمله ست قيم True. شكل الأجوبة يظل (2,3)؛ الهدف الخالي يختلف عن مدخل element خالٍ، الذي لم تختبره أمثلتنا.

أعددنا 81 جدولًا من الشكل (2,2)، من −2 وصفر و5، و40 قائمة هدف أطوالها صفر إلى ثلاثة من الأعداد نفسها. جميع أزواجها 81×40=3240. قارنّا البحث باستخدام مجموعة قيم ببحث مستقل يمر على كل قيمة هدف.

لكل زوج عشرة فحوص: اتفاق البحثين، الشكل، مكمل الإجابات، عكس الهدف، مضاعفته، إعادة تنظيمه في صفوف، عكس صفوف المدخل، الهدف الخالي، عدد الظهورات المقبولة وبقاء المدخلين. ومع ستة فحوص مباشرة للمثال أصبح المجموع 32406.

هذا تحقق من نموذج أعداد صحيحة مؤلف؛ ليس تشغيل NumPy أو اختبار فهرسة منطقية فيها. نبقي assume_unique=False، ولا نفحص الخيار الآخر أو NaN أو الأعداد العائمة أو الكائنات أو مجموعات set كمدخل مكتبة أو الخوارزمية والذاكرة والزمن. لم نجرب مدخلًا خاليًا أو أحاديًا أو ثلاثي الأبعاد لـelement.

قبل استعمال قناع وصل من مصدر آخر، نحفظ المدخل وترتيب مواضعه والقيم المستهدفة ومعنى True. اختبار الوجود في قائمتنا لا يثبت صلاحية قياس أو تطابق هويات أشخاص؛ هذه أسئلة تحتاج أدلة إضافية.