__getitem__ - models python

¿Cómo funciona__contains__ para ndarrays?

Question

>>> x = numpy.array([[1, 2],
... [3, 4],
... [5, 6]])
>>> [1, 7] in x
True
>>> [1, 2] in x
True
>>> [1, 6] in x
True
>>> [2, 6] in x
True
>>> [3, 6] in x
True
>>> [2, 3] in x
False
>>> [2, 1] in x
False
>>> [1, 2, 3] in x
False
>>> [1, 3, 5] in x
False

No tengo idea de cómo __contains__ funciona para ndarrays. No pude encontrar la documentación relevante cuando la busqué. ¿Como funciona? ¿Y está documentado en alguna parte?

Answer 1

Encontré la fuente para ndarray.__contains__ , en numpy/core/src/multiarray/sequence.c . Como comenta en los estados fuente,

thing in x

es equivalente a

(x == thing).any()

para un ndarray x , independientemente de las dimensiones de x y thing . Esto solo tiene sentido cuando la thing es un escalar; los resultados de la transmisión cuando thing no es una causa escalar los resultados extraños que observé, así como las rarezas como array([1, 2, 3]) in array(1) que no pensé probar. La fuente exacta es

static int
array_contains(PyArrayObject *self, PyObject *el)
{
/* equivalent to (self == el).any() */
PyObject *res;
int ret;
res = PyArray_EnsureAnyArray(PyObject_RichCompare((PyObject *)self,
el, Py_EQ));
if (res == NULL) {
return -1;
}
ret = array_any_nonzero((PyArrayObject *)res);
Py_DECREF(res);
return ret;
}

Answer 2

Parece que el numpy de __contains__ está haciendo algo como esto para un caso de 2-d:

def __contains__(self, item):
for row in self:
if any(item_value == row_value for item_value, row_value in zip(item, row)):
return True
return False

[1,7] funciona porque el elemento 0 de la primera fila coincide con el elemento 0 de [1,7] . Lo mismo con [1,2] etc. Con [2,6] , los 6 coinciden con los 6 en la última fila. Con [2,3] , ninguno de los elementos coincide con una fila en el mismo índice. [1, 2, 3] es trivial ya que las formas no coinciden.

Mira mail-archive.com/[email protected]/msg31578.html para más, y también este boleto .