Как найти в родительском списке строк, индексы, соответствующие списку дочерних строк

Я пишу код, который считывает данные из текстового файла. Я загружаю данные с помощью numpy loadtxt, и это может выглядеть примерно так:

import numpy as np

Shop_Products  = np.array(['Tomatos', 'Bread' , 'Tuna', 'Milk', 'Cheese'])
Shop_Inventory = np.array([12, 6, 10, 7, 8])

Я хочу проверить некоторые из продуктов, которые у меня есть:

Shop_Query     = np.array(['Cheese', 'Bread']

Теперь я хотел бы найти эти "элементы" в массиве Shop_Products без выполнения цикла for и если проверки.

Я задавался вопросом, можно ли это сделать с помощью любого из методов numpy: я думал об использовании intercept1d, чтобы найти общие элементы, а затем использовать searchsorted. Однако я не могу сортировать список "Продукты", так как я не хочу потерять исходную сортировку (например, я бы использовал индексы для прямого поиска инвентаря каждого продукта).

Любые советы по "pythonish" решению?

Ответы

Ответ 1

np.searchsorted может принимать перестановку сортировки в качестве необязательного аргумента:

>>> sorter = np.argsort(Shop_Products)
>>> sorter[np.searchsorted(Shop_Products, Shop_Query, sorter=sorter)]
array([4, 1])
>>> Shop_Inventory[sorter[np.searchsorted(Shop_Products, Shop_Query, sorter=sorter)]]
array([8, 6])

Это, вероятно, быстрее, чем np.in1d, который также должен сортировать массив. Он также возвращает значения в том же порядке, что и в Shop_Query, а np.1d возвращает значения в порядке их появления в Shop_Products, независимо от порядка в запросе:

>>> np.in1d(Shop_Products, ['Cheese', 'Bread']).nonzero()
(array([1, 4]),)
>>> np.in1d(Shop_Products, ['Bread', 'Cheese']).nonzero()
(array([1, 4]),)

Ответ 2

Вы можете использовать in1d() и nonzero(), чтобы найти индексы элементов в Shop_Products:

>>> np.in1d(Shop_Products, Shop_Query).nonzero()
(array([1, 4]),)

(in1d возвращает логический массив, указывающий, находится ли элемент во втором списке, nonzero возвращает индексы значений True.)

Чтобы найти соответствующие значения в Shop_Inventory, используйте этот результат для индексации массива:

>>> i = np.in1d(Shop_Products, Shop_Query).nonzero()
>>> Shop_Inventory[i]
array([6, 8])