在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引 [英] Find indices of rows of numpy 2d array in another 2D array

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本文介绍了在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我是《麻木》的新手。 我有2个2维阵列。我想在arr1中找到arr2的索引。请给我提建议。

    arr1 = [[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9],
            [4, 5, 6],
            [1, 2, 3]]

    arr2 = [[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]]
    
    desired_output = [0, 1, 2, 1, 0]

推荐答案

实现此目的的一种方法。

如果在中未找到arr1的任何行,则为简单起见,pos中的位置的值将为-1

这会大量使用NumPybroadcastingindexing。请随时要求进一步澄清。

原始示例:

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [4, 5, 6],
                 [1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3) # Check which rows match in all 3 columns

pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos
array([0, 1, 2, 1, 0])

示例2:

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 4],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [4, 1, 6],
                 [1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3)

pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos
array([-1,  1,  2, -1,  0])

如果您有更多列数,只需将第i, j = np.where(row_sums == 3)行更改为i, j = np.where(row_sums == arr1.shape[1])

这篇关于在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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