检查数组值是否在另一个数组的两个值之间

托德·香农

我有两个数组。明智的一步：

steps = np.arange(0, 50, 2.5)
vect = np.random.normal(50, 5.6, 100)
index = [x for x in np.arange(len(a))]

我想检查的每个元素vect是否在一对steps. 例如，如果vect[0]在元素steps[0]和之间steps[1]，则返回True, else False。所以每个项目都vect将与steps成对的所有项目进行检查，如果这有意义的话。我在想这样的事情：

for x in index:
    for y in vect:
        print(steps[x] <= y <= steps[x+1])

这显然行不通。另外，我需要为每step对单独的列表（它们实际上是数据框中的列）。不知道从这里去哪里。

保罗·潘泽

你可以ufunc.outer像这样使用：

steps = np.arange(0, 22.5, 2.5)
vect = np.random.normal(10, 5.0, 10)

np.less.outer(vect,steps[1:]) & np.greater_equal.outer(vect,steps[:-1])

示例输出：

array([[False, False, False, False, False, False,  True, False],
       [False, False, False, False,  True, False, False, False],
       [False,  True, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False, False, False, False,  True, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False,  True],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False, False, False, False],
       [False, False, False,  True, False, False, False, False]])

或作为数据帧

pd.DataFrame(np.less.outer(vect,steps[1:]) & np.greater_equal.outer(vect,steps[:-1]), columns=[f"{steps[i]:.1f}-{steps[i+1]:.1f}" for i in range(len(steps)-1)])

输出：

   0.0-2.5  2.5-5.0  5.0-7.5  7.5-10.0  10.0-12.5  12.5-15.0  15.0-17.5  17.5-20.0
0    False    False    False     False      False      False       True      False
1    False    False    False     False       True      False      False      False
2    False     True    False     False      False      False      False      False
3    False    False    False      True      False      False      False      False
4    False    False    False      True      False      False      False      False
5    False    False    False     False       True      False      False      False
6    False    False    False     False      False      False      False       True
7    False    False    False      True      False      False      False      False
8    False    False     True     False      False      False      False      False
9    False    False    False      True      False      False      False      False

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