检查一个numpy数组中有多少个numpy数组等于另一个不同大小的numpy数组中的其他numpy数组答案

【问题标题】：Check how many numpy array within a numpy array are equal to other numpy arrays within another numpy array of different size检查一个numpy数组中有多少个numpy数组等于另一个不同大小的numpy数组中的其他numpy数组
【发布时间】：2017-08-29 10:00:24
【问题描述】：

我的问题

假设我有

a = np.array([ np.array([1,2]), np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.array([9,10])])
b = np.array([ np.array([5,6]), np.array([1,2]), np.array([3,192])])

它们是两个大小不同的数组，包含其他数组（内部数组大小相同！）

我想计算 a 中有多少 b 项（即内部数组）。请注意，我没有考虑他们的立场！

我该怎么做？

我的尝试

count = 0
for bitem in b:
     for aitem in a:
         if aitem==bitem:
               count+=1

有没有更好的方法？尤其是在一行中，也许有点理解..

【问题讨论】：

只为标题投票
@thanks man，感激不尽

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

numpy_indexed 包包含针对这些类型问题的高效（通常为 nlogn）和矢量化解决方案：

import numpy_indexed as npi
count = len(npi.intersection(a, b))

请注意，这与您的双循环略有不同，例如丢弃 a 和 b 中的重复条目。如果您想在 b 中保留重复项，则可以这样做：

count = npi.in_(b, a).sum()

a 中的重复条目也可以通过执行 npi.count(a) 并考虑其结果来处理；但无论如何，我只是为了说明目的而胡言乱语，因为我认为这种区别对你来说可能并不重要。

【讨论】：

你认为这两种解决方案比上面描述的更快吗？
这些方法在内存和计算上都是二次的；所以除了几个数组元素之外，绝对是

【解决方案2】：

这是一个简单的方法：

a = np.array([ np.array([1,2]), np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.array([9,10])])
b = np.array([ np.array([5,6]), np.array([1,2]), np.array([3,192])])

count = np.count_nonzero(
    np.any(np.all(a[:, np.newaxis, :] == b[np.newaxis, :, :], axis=-1), axis=0))

print(count)
>>> 2

【讨论】：

首先，count 不应该是 2 吗？输入中只有 2 个匹配的数组。您正在计算匹配元素（5、6、1、2 和 3）而不是匹配数组（（5,6）和（1,2））
另外，np.logical_or.reduce(.., axis = 0) 等价于np.any( . . ., axis = 0)，与简单的sum() 相比，在布尔数组上使用np.count_nonzero 是一种浪费
@DanielF 你是对的，我误读了这个问题，我认为这是关于一般元素，而不是子数组。 count_nonzero 比这里的 sum 快得多（在 IPython 中检查 %timeit (np.random.rand(10000000) > .5).sum() 和 %timeit np.count_nonzero(np.random.rand(10000000) > .5)）。

【解决方案3】：

你可以在一个班轮中做你想做的事情，如下所示：

count = sum([np.array_equal(x,y) for x,y in product(a,b)])

说明

下面是对发生的事情的解释：

使用itertools.product 遍历两个数组，这将在两个数组的笛卡尔积上创建一个迭代器。
使用np.array_equal比较来自步骤1.的元组(x,y)中的每两个数组
在列表上使用 sum 时，True 等于 1

完整示例：

最终代码如下所示：

import numpy as np 
from itertools import product 
a = np.array([ np.array([1,2]), np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.array([9,10])])
b = np.array([ np.array([5,6]), np.array([1,2]), np.array([3,192])])
count = sum([np.array_equal(x,y) for x,y in product(a,b)])
# output: 2

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以将行转换为dtype = np.void，然后在生成的一维数组上使用np.in1d

def void_arr(a):
    return np.ascontiguousarray(a).view(np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize * a.shape[1]))) 

b[np.in1d(void_arr(b), void_arr(a))]

array([[5, 6],
       [1, 2]])

如果你只想要交叉点的数量，那就是

np.in1d(void_arr(b), void_arr(a)).sum()

2

注意：如果b或a中有重复项，则np.in1d(void_arr(b), void_arr(a)).sum()可能不等于np.in1d(void_arr(a), void_arr(b)).sum()。我已将原始答案的顺序颠倒以匹配您的问题（即b 中有多少元素在a 中？）

更多信息见第三个回答here

【讨论】：