在另一个二维数组中查找 numpy 二维数组行的索引

Question

我是 numpy 的新手。 我有 2 个二维数组。我想在 arr1 中找到 arr2 的索引。请给我建议。

    arr1 = [[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9],
            [4, 5, 6],
            [1, 2, 3]]

    arr2 = [[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]]
    
    desired_output = [0, 1, 2, 1, 0]

Answer 1

实现这一目标的一种方法。

如果在arr2 中没有找到arr1 的任何行，则为简单起见，pos 中的该位置将具有值-1。

这大量使用了 numpy broadcasting 和 indexing。随时要求进一步澄清。

原始示例：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [4, 5, 6],
                 [1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3) # Check which rows match in all 3 columns

pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos

array([0, 1, 2, 1, 0])

示例 2：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 4],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [4, 1, 6],
                 [1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3)

pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos

array([-1,  1,  2, -1,  0])

如果您有更多列，只需将行 i, j = np.where(row_sums == 3) 更改为 i, j = np.where(row_sums == arr1.shape[1])。