python - 为什么 `int in List[List[int]]` 返回 `False` 但 `np.int in List[List[int]]` 返回 `True` ？

Question

我在检查某个数字是否在列表中时观察到了这种奇怪的行为。如果数字是泛型int类型，则检查失败；但如果数字是 numpy.int64 类型，则检查成功。谁能解释为什么？我知道我可以通过生成列表 lst=df['A'].values.tolist() 来获取整数列表而不是列表列表来做得更好。但我的问题是为什么 numpy.int64 可以在下面工作？

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(31, 36)})
print(df)

#     A
# 0  31
# 1  32
# 2  33
# 3  34
# 4  35

lst=df.values.tolist()
print(lst)
# [[31], [32], [33], [34], [35]]

x=31
print(x) # 31
print(type(x)) # <class 'int'>
if x in lst:
    print('Yes')
else:
    print('No')
# prints No!

y=df['A'][0]
print(y)  # 31
print(type(y)) # <class 'numpy.int64'>
if y in lst:
    print('Yes')
else:
    print('No')
# prints Yes

Answer 1

您的列表不包含31。它包含另一个包含 31 的列表，但它不直接包含 31。

lst 中的内容 的工作方式如下:

for x in lst:
    if x is thing or x == thing:
        return True
return False

当您检查列表中是否有常规 int 时，x == thing 始终为 False，因为列表中的所有元素都是多个列表，并且 int永远不等于列表。但是，使用 numpy.int64 时，比较会广播。当你比较时

numpy.int64(31) == [31]

[31] 转换为 NumPy 数组，您将获得一个按元素比较结果的数组，将 numpy.int64(31) 与数组的每个元素进行比较，导致

numpy.array([True])

单元素 NumPy bool 数组在 if 检查中被视为其单个元素，因此当列表的 in 逻辑比较 numpy.int64(31 ) 与 [31] 相比，它认为它们是相等的，并报告 True 作为 in 检查的结果。