在python中比较多维数组的行答案

【问题标题】：Comparing rows of a multidimesional array in python在python中比较多维数组的行
【发布时间】：2015-12-10 03:32:12
【问题描述】：

我有两个 numpy 数组

a= np.array([[2,2],[3,2],[4,2],[3,3],[5,3]])
b= np.array([[1,1],[1,3],[5,3]])

我想比较 a 和 b 并返回 a-b 这样：

a-b = array([[2,2],
             [3,2],
             [4,2],
             [3,3]])

我已经尝试过：

[x for x in a if x not in b]

结果是

[array([2, 2]), array([3, 2]), array([4, 2])] # where clearly [3,3] is missing

我什至尝试在循环中比较 a 和 b 的每一行，它给了我一个错误

The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

谁能帮我解决这个问题？？？

【问题讨论】：

你的输出背后有什么逻辑吗？
您要进行的比较到底是什么？这不是减法，不是成员资格，也不是索引。看起来您的输出只是a 的前四个元素。我根本无法弄清楚它与b 的关系。
比较'a'的行和'b'..返回'a'的行与'b'的行不匹配

标签： python arrays list numpy scipy

【解决方案1】：

执行此操作的一种方法是将 numpy 数组转换为元组列表，并将 b 转换为元组集，然后执行您在它们上使用的相同列表推导。示例 -

In [1]: import numpy as np

In [2]: a= np.array([[2,2],[3,2],[4,2],[3,3],[5,3]])

In [3]: b= np.array([[1,1],[1,3],[5,3]])

In [18]: alist = list(map(tuple, a))

In [19]: bset = set(map(tuple, b))

In [20]: np.array([x for x in alist if x not in bset])
Out[20]:
array([[2, 2],
       [3, 2],
       [4, 2],
       [3, 3]])

【讨论】：

【解决方案2】：

Broadcasting 基于矢量化方法 -

a[~((b[:,None,:] == a).all(2)).any(0)]

使用来自scipy.spatial.distance 的cdist -

from scipy.spatial.distance import cdist

a[~(cdist(a,b)==0).any(1)]

示例运行 -

In [89]: a
Out[89]: 
array([[2, 2],
       [3, 2],
       [4, 2],
       [3, 3],
       [5, 3]])

In [90]: b
Out[90]: 
array([[1, 1],
       [1, 3],
       [5, 3]])

In [91]: a[~((b[:,None,:] == a).all(2)).any(0)]
Out[91]: 
array([[2, 2],
       [3, 2],
       [4, 2],
       [3, 3]])

In [92]: a[~(cdist(a,b)==0).any(1)]
Out[92]: 
array([[2, 2],
       [3, 2],
       [4, 2],
       [3, 3]])

【讨论】：