python - 检查两个二维 numpy 数组的公共(public)元素，无论是行还是列

Question

给定 nx3 和 mx3 的两个 numpy 数组，确定行索引(计数器)的有效方法是什么？两个数组中共有的。例如，我有以下解决方案，对于更大的数组来说，该解决方案的速度明显慢

def arrangment(arr1,arr2):
    hits = []
    for i in range(arr2.shape[0]):
        current_row = np.repeat(arr2[i,:][None,:],arr1.shape[0],axis=0)
        x = current_row - arr1
        for j in range(arr1.shape[0]):
            if np.isclose(x[j,0],0.0) and np.isclose(x[j,1],0.0) and np.isclose(x[j,2],0.0):
                hits.append(j)

    return hits

它检查arr2的行是否存在于arr1中，并返回arr1中行匹配的行索引。我需要这种排列方式始终按 arr2 的行顺序升序。例如给定

arr1 = np.array([[-1., -1., -1.],
       [ 1., -1., -1.],
       [ 1.,  1., -1.],
       [-1.,  1., -1.],
       [-1., -1.,  1.],
       [ 1., -1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [-1.,  1.,  1.]])
arr2 = np.array([[-1.,  1., -1.],
       [ 1.,  1., -1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [-1.,  1.,  1.]])

该函数应返回:

[3, 2, 6, 7]

Answer 1

快速而肮脏的答案

(arr1[:, None] == arr2).all(-1).argmax(0)

array([3, 2, 6, 7])

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更好的答案
处理 arr2 中的一行与 arr1

中的任何内容不匹配的情况

t = (arr1[:, None] == arr2).all(-1)
np.where(t.any(0), t.argmax(0), np.nan)

array([ 3.,  2.,  6.,  7.])

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正如 @Divakar 所指出的，np.isclose 解释了比较 float 时的舍入误差

t = np.isclose(arr1[:, None], arr2).all(-1)
np.where(t.any(0), t.argmax(0), np.nan)