最近利用python作數值分析時使用到numpy庫下的in1d函式。in1d函式與excel中vlookup函式和matlab中ismember函式有相似之處。其作用在於在序列b中尋找與序列a相同的值，並返回一邏輯值（true,false）或邏輯值構成的向量。具體例子見下文。
設mask為邏輯值向量，矩陣x的第一列為待查詢向量，d為被查詢向量(或值)，即查詢x中與d中指定元素相同的值，並返回邏輯值向量mask。mask是由一系列true和false值構成，true代表找到相同的值，而false代表沒找到相同的值。演示如下：
mask= np.in1d(x.values[:,1],d[1],invert=false)
##x為dataframe型資料，
x.values[:,1]表示取第二列值
x_temp=x[mask]
該例旨在查詢 x 的第二列值中與d向量中第二個元素相同的部分 ，並返回mask邏輯向量；然後x_temp返回x中mask邏輯值為true的行。mask向量的型別為bool，檢視具體值下圖所示：
值得注意的地方在於in1d函式中invert引數的設定。當invert=true時，mask中的元素值為true的部分對
x.values[:,1]中與當前查詢的元素d[i]不同的部分(i為當前查詢位置)，相同的部分則為false；當
invert=false時，mask中的元素值為true的部分對
x.values[:,1]中與當前查詢的元素d[i]相同的部分(i為當前查詢位置)。演示見下圖：
當mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=true)
mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=false)時
Python程式設計之numpy庫函式in1d的使用
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