<分区>
我正在尝试找到最有效的方法来获取另一个数组中嵌套数组的索引。
import numpy as np
# 0 1 2 3
haystack = np.array([[1,3],[3,4,],[5,6],[7,8]])
needles = np.array([[3,4],[7,8]])
鉴于 needles 中包含的数组，我想在 haystack 中找到它们的索引。在本例中为 1,3。
我想到了这个解决方案:
indexes = [idx for idx,elem in enumerate(haystack) if elem in needles ]
这是错误的，因为实际上 elem 中的一个元素在 needles 中足以返回 idx .
有没有更快的选择？
最佳答案
此响应给出了类似问题的解决方案 Get intersecting rows across two 2D numpy arrays ，您使用非常高效的 np.in1d 函数，但是您可以通过为它提供两个数组的 View 来实现，这允许将它们作为 1d 数据数组进行处理。
在你的情况下，你可以做
A = np.array([[1,3],[3,4,],[5,6],[7,8]])
B = np.array([[3,4],[7,8]])
nrows, ncols = A.shape
dtype={'names':['f{}'.format(i) for i in range(ncols)],
'formats':ncols * [A.dtype]}
indexes, = np.where(np.in1d(A.view(dtype), B.view(dtype)))
输出:
print(indexes)
> array([1, 3])
关于python - 如何查找嵌套在另一个数组中的数组的索引？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56851363/