python - 如何比较numpy多维数组的差异？

Question

假设我有两个一维数组:

a = np.array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = np.array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 10])
np.mean (a! = b)

这将给出两个数组之间的差异百分比(%)。我想对多维数组做同样的事情，但要考虑到一定的深度。例如。我们有两个带有元组的数组。

a = np.array ([(1, 1), (2, 2)])
b = np.array ([(1, 1), (3, 3)])
np.mean (a! = b)

这将按预期返回 0.5。 我的问题发生在以下情况:

a = np.array ([(1, 1), (2, 2)])
b = np.array ([(1, 1), (2, 3)])
np.mean (a! = b)

这将返回 0.25，而不是我预期的 0.5。看起来 numpy 在“最深”的层面上进行比较。有什么方法可以影响深度/轴，使结果再次变为 0.5？

Answer 1

您必须在一维中合并差异矩阵:

np.mean((a!=b).any(axis=1))