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python - 二维数组的按行 numpy.isin

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 18:42:08 27 4
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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。

最佳答案

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]])

关于python - 二维数组的按行 numpy.isin,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67870579/

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