比较两个 Numpy 数组答案

【问题标题】：Comparing two Numpy Arrays比较两个 Numpy 数组
【发布时间】：2019-08-02 14:25:33
【问题描述】：

假设我有两个 Numpy 数组 A 和 B，我想查找是否是 sorted(A) == sorted(B)？例如：如果 A = [5,3,2,4] 和 B = [3,2,5,4]，那么我必须得到 TRUE。最快的方法是什么？

【问题讨论】：

set(A) == set(B)
如果列表具有必须匹配的重复值，则设置不起作用。
是的，@MikeSperry 假设如果 A = [1,1,2,3] 和 B = [3,1,2]，那么 set(A)==set(B) 将返回 TRUE，但答案实际上是 False。 @Lamanus
在您的情况下，sorted(A) == sorted(B) 有什么问题？你能告诉我们更多关于你的限制吗？
numpy.unique(a) == numpy.unique(b) 怎么样

【解决方案1】：

集合中的计数器怎么样

>>> import collections
>>> a = collections.Counter([1,1,2,3])
>>> b = collections.Counter([3,1,2])
>>> a == b
False

>>> a = collections.Counter([1,1,2,3])
>>> b = collections.Counter([3,1,2,1])
>>> a == b
True

每个列表的构造发生在 O(n) 时间内

edit：如果有人不熟悉计数器的作用。它遍历列表并创建本质上是值到该值出现次数的字典映射。
因此，一旦我们创建了 a = {'1': 2, '2': 1...} 形式的这些字典，这需要 O(n) 时间，我们就可以比较这两个字典也需要 O(n) 时间。

【讨论】：

【解决方案2】：

在这种情况下，添加括号的效果非常快：

A = [5,3,2,4]
B = [3,2,5,4]
print((sorted(A) == sorted(B)))

产量：

True

【讨论】：

如果前任有骗子，A = [1,1,2,3] 和 B = [1,2,3] 就不一样了。

【解决方案3】：

试试这个。如果a 和b 是

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

那么，

np.array_equal(np.unique(a), np.unique(b))
True

【讨论】：