我有两个数组:
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])
是否可以使用numpy.isin
二维数组按行排列?我想检查是否 A[i,j]
位于B[i]
并将结果返回到 C[i,j]
。最后我会得到以下 C
:
np.array([[False, True], [True, False], [False, False]])
如果 ==
也能做到这一点,那就太好了运算符,那么我也可以将它与 PyTorch 一起使用。
编辑: 我也考虑过check for identical rows in different numpy arrays 。这个问题在某种程度上相似,但我无法将其解决方案应用于这个略有不同的问题。
最佳答案
不确定我的代码是否能完美解决您的问题。请在更多测试用例上运行它来确认。但我会像我在下面的代码中所做的那样,利用 numpys 向量外运算能力(类似于向量外积)。如果它按预期工作,它也应该与 pytorch 一起工作。
import numpy as np
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])
AA = A.reshape(3, 2, 1)
BB = B.reshape(3, 1, 3)
(AA == BB).sum(-1).astype(bool)
输出:
array([[False, True],
[ True, False],
[False, False]])
关于python - 二维数组的按行 numpy.isin,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67870579/