有人问过类似的问题,但没有一个答案能完全满足我的需要——有些答案允许多维搜索(也就是 matlab 中的“行”选项)但不返回索引。有些返回索引但不允许行。我的阵列非常大 (1M x 2),我已经成功地制作了一个有效的循环,但显然这很慢。在matlab中,内置的ismember函数大约需要10秒。
这是我要找的:
a=np.array([[4, 6],[2, 6],[5, 2]])
b=np.array([[1, 7],[1, 8],[2, 6],[2, 1],[2, 4],[4, 6],[4, 7],[5, 9],[5, 2],[5, 1]])
执行此操作的确切 matlab 函数是:
[~,index] = ismember(a,b,'rows')
在哪里
index = [6, 3, 9]
最佳答案
import numpy as np
def asvoid(arr):
"""
View the array as dtype np.void (bytes)
This views the last axis of ND-arrays as bytes so you can perform comparisons on
the entire row.
http://stackoverflow.com/a/16840350/190597 (Jaime, 2013-05)
Warning: When using asvoid for comparison, note that float zeros may compare UNEQUALLY
>>> asvoid([-0.]) == asvoid([0.])
array([False], dtype=bool)
"""
arr = np.ascontiguousarray(arr)
return arr.view(np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[-1])))
def in1d_index(a, b):
voida, voidb = map(asvoid, (a, b))
return np.where(np.in1d(voidb, voida))[0]
a = np.array([[4, 6],[2, 6],[5, 2]])
b = np.array([[1, 7],[1, 8],[2, 6],[2, 1],[2, 4],[4, 6],[4, 7],[5, 9],[5, 2],[5, 1]])
print(in1d_index(a, b))
打印
[2 5 8]
这相当于 Matlab 的 [3, 6, 9],因为 Python 使用基于 0 的索引。
一些注意事项:
- 索引按升序返回。他们不对应
到
a
的项目在b
中的位置。 - asvoid 将适用于整数数据类型,但使用 asvoid 时要小心
在 float 数据类型上,因为
asvoid([-0.]) == asvoid([0.])
返回数组([False])
。 - asvoid 在连续数组上效果最好。如果数组不连续,数据将被复制到一个连续的数组中,这会降低性能。
尽管有警告,但为了速度,人们可能还是会选择使用 in1d_index
:
def ismember_rows(a, b):
# http://stackoverflow.com/a/22705773/190597 (ashg)
return np.nonzero(np.all(b == a[:,np.newaxis], axis=2))[1]
In [41]: a2 = np.tile(a,(2000,1))
In [42]: b2 = np.tile(b,(2000,1))
In [46]: %timeit in1d_index(a2, b2)
100 loops, best of 3: 8.49 ms per loop
In [47]: %timeit ismember_rows(a2, b2)
1 loops, best of 3: 5.55 s per loop
因此 in1d_index
快了约 650 倍(对于长度在几千位的数组),但再次注意比较并不完全一致,因为 in1d_index
返回索引按递增顺序排列,而 ismember_rows
返回 a
出现在 b
中的顺序行中的索引。
关于带有 'rows' 和索引的 ismember 的 Python 版本,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22699756/