最近利用Python作数值分析时使用到numpy库下的in1d函数。in1d函数与excel中vlookup函数和MATLAB中ismember函数有相似之处。其作用在于在序列B中寻找与序列A相同的值，并返回一逻辑值（True,False）或逻辑值构成的向量。具体例子如下。
设mask为逻辑值向量，矩阵x的第一列为待查找向量，d为被查询向量(或值)，即查找x中与d中指定元素相同的值，并返回逻辑值向量mask。mask是由一系列True和False值构成，True代表找到相同的值，而False代表没找到相同的值。演示如下：
mask= np.in1d(x.values[:,1],d[1],invert=False)##x为DataFrame型数据，x.values[:,1]表示取第二列值
x_temp=x[mask]
该例旨在查找 x 的第二列值中与d向量中第二个元素相同的部分 ，并返回mask逻辑向量；然后x_temp返回x中mask逻辑值为True的行。mask向量的类型为bool，查看具体值下图所示：
值得注意的地方在于in1d函数中invert参数的设置。当invert=True时，mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]不同的部分(i为当前查找位置)，相同的部分则为false；当invert=False时，mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]相同的部分(i为当前查找位置)。演示见下图：
当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=True)
当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=False)时
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