如何在另一个ndarray中找到一个ndarray的索引[重复]

Question

我有 a = np.arange(21).reshape(7,3) 和 b = np.array([[3,4,5], [9,10,11]]) 的数组

a = [[ 0  1  2]
     [ 3  4  5]
     [ 6  7  8]
     [ 9 10 11]
     [12 13 14]
     [15 16 17]
     [18 19 20]]

b = [[3  4  5]
     [9 10 11]]

我想在 a 中找到 b 的行号。因此，我希望将 1 和 3 作为我的 输出。我知道要查找索引，我可以使用np.where() 或np.argwhere()。但是，我不知道我们是否可以使用它们来解决这个问题，或者我必须使用其他功能。我试过c = np.argwhere(a == b)，但它给出了错误。

Answer 1

您可以按如下方式使用np.argwhere：

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2],
              [3, 4, 5],
              [6, 7, 8],
              [9, 10, 11],
              [12, 13, 14],
              [15, 16, 17],
              [18, 19, 20]])

b = np.array([[3, 4, 5],
              [9, 10, 11]])

res = np.argwhere(
    (a == b[:, None])  # compare all rows of a vs b
    .all(axis=2)  # find the ones where all the elements matches
)[:, 1]  # use argwhere to find indices, but only use the column indices

print(res)

输出

[1 3]

更新 为了找到丢失的，请执行以下操作，我将步骤拆分以使其更易于理解：

matches = (a == b[:, None]).all(axis=2)
print(matches)

res = np.argwhere(~matches.any(axis=1))[:, 0]
print(res)

输出

[[False  True False False False False False]
 [False False False False False False False]]
[1]

输出的第一部分显示了与b 中的行相对应的两行，因为可以看出b 的第一行与a 的第二行匹配。第二行, 没有匹配项。

输出的第二部分显示了应用 argwhere 来选择在b (~matches.any(axis=1)) 中没有a 行匹配的索引的结果。