我想在兩個(gè)2D numpy數(shù)組中獲得相交（公共）行。例如，如果以下數(shù)組作為輸入傳遞：array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]])array([[1, 4], [3, 6], [7, 8]])輸出應(yīng)該是：array([[1, 4], [3, 6])我知道如何用循環(huán)來(lái)做這件事。我正在尋找一種Pythonic / Numpy方式來(lái)做到這一點(diǎn)。
3 回答
交互式愛(ài)情
TA貢獻(xiàn)1712條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
對(duì)于短數(shù)組，使用集合可能是最清晰，最易讀的方法。
另一種方法是使用numpy.intersect1d。你必須欺騙它將行視為單個(gè)值，但是......這使得事情的可讀性降低了......
import numpy as np
A = np.array([[1,4],[2,5],[3,6]])
B = np.array([[1,4],[3,6],[7,8]])
nrows, ncols = A.shape
dtype={'names':['f{}'.format(i) for i in range(ncols)],
'formats':ncols * [A.dtype]}
C = np.intersect1d(A.view(dtype), B.view(dtype))
# This last bit is optional if you're okay with "C" being a structured array...
C = C.view(A.dtype).reshape(-1, ncols)
對(duì)于大型數(shù)組，這應(yīng)該比使用集合快得多。
Helenr
TA貢獻(xiàn)1780條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
你可以使用Python的集合：
>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1,4],[2,5],[3,6]])
>>> B = np.array([[1,4],[3,6],[7,8]])
>>> aset = set([tuple(x) for x in A])
>>> bset = set([tuple(x) for x in B])
>>> np.array([x for x in aset & bset])
array([[1, 4],
[3, 6]])
正如Rob Cowie指出的那樣，這可以更簡(jiǎn)潔地完成
np.array([x for x in set(tuple(x) for x in A) & set(tuple(x) for x in B)])
可能有一種方法可以做到這一點(diǎn)，而不是從數(shù)組到元組的所有來(lái)回，但它現(xiàn)在不會(huì)來(lái)找我。
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