python - 二维数组的按行 numpy.isin

Question

这个问题已经有答案了:

check for identical rows in different numpy arrays (7 个回答)

已关闭 2 年前。

我有两个数组:

A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])

是否可以使用numpy.isin二维数组按行排列？我想检查是否 A[i,j]位于B[i]并将结果返回到 C[i,j] 。最后我会得到以下 C :

np.array([[False, True], [True, False], [False, False]])

如果 == 也能做到这一点，那就太好了运算符，那么我也可以将它与 PyTorch 一起使用。

编辑:我也考虑过check for identical rows in different numpy arrays 。这个问题在某种程度上相似，但我无法将其解决方案应用于这个略有不同的问题。

Answer 1

不确定我的代码是否能完美解决您的问题。请在更多测试用例上运行它来确认。但我会像我在下面的代码中所做的那样，利用 numpys 向量外运算能力(类似于向量外积)。如果它按预期工作，它也应该与 pytorch 一起工作。

import numpy as np
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])

AA = A.reshape(3, 2, 1)
BB = B.reshape(3, 1, 3)
(AA == BB).sum(-1).astype(bool)

输出:

array([[False,  True],
       [ True, False],
       [False, False]])