Numpy 数组比较答案

【问题标题】：Numpy arrays comparisonNumpy 数组比较
【发布时间】：2021-12-20 23:15:06
【问题描述】：

我有 40 个元素的 2 个 pytorch 张量（单列）为了逐个元素地比较它们，我将它们转换为单列 40 个元素的 numpy 数组。我想逐个元素地比较两个数组，如果一个数组中的值大于 0.5，则将其设为 1，否则设为 0，并将结果再次转换为 pytorch 张量。我该怎么做。

【问题讨论】：

你能给我们举一个你试过的代码的例子吗？

标签： python pytorch

【解决方案1】：

如果只关心绝对差异，可以使用torch.isclose和atol=0.5：

>>> A = torch.arange(10).float()
>>> B = A + torch.randn_like(A) # Add some Gaussian noise to `A`
>>> A
tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
>>> B
tensor([0.3109, 1.6514, 1.7576, 3.2930, 2.7340, 5.5602, 6.9321, 6.4786, 6.7976,
        9.2342])
>>> torch.isclose(A, B, atol=0.5)
tensor([ True, False,  True,  True, False, False, False, False, False,  True])

如果您需要非对称检查，请使用正常的减法检查：

>>> (B - A) > 0.5
tensor([False,  True, False, False, False,  True,  True, False, False, False])

您也可以在 numpy 中轻松使用这些函数。

【讨论】：

【解决方案2】：

也许这会有所帮助：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1.1, 2.6, 3.3, 4.6, 5.5])
(np.abs(a-b)>0.5).astype(int)
>>> array([0, 1, 0, 1, 0])

【讨论】：

谢谢。现在我只想逐个元素地比较两个 numpy 数组，如果值相同，则增加计数器，而不是不同时。最后告诉有多少是正确的匹配。感谢您的建议..
如果您有两个 numpy 数组，您也可以使用 np.sum(a == b) 或 (a == b).sum() 其中 a 和 b 是您的两个 numpy 数组。