按列对两个不同维度的 numpy 数组进行交集

Question

我给出了两个不同的 numpy 数组。第一个是二维数组，看起来像（前十点）：

[[  0.           0.        ]
 [ 12.54901961  18.03921569]
 [ 13.7254902   17.64705882]
 [ 14.11764706  17.25490196]
 [ 14.90196078  17.25490196]
 [ 14.50980392  17.64705882]
 [ 14.11764706  17.64705882]
 [ 14.50980392  17.25490196]
 [ 17.64705882  18.03921569]
 [ 21.17647059  34.11764706]]

第二个数组只是一维的，看起来像（前十个点）：

[ 18.03921569  17.64705882  17.25490196  17.25490196  17.64705882
  17.64705882  17.25490196  17.64705882  21.17647059  22.35294118]

来自第二个（一维）数组的值可能出现在第一列的第一个（二维）数组中。 F.e。 17.64705882

我想从二维数组中获取一个数组，其中第一列的值与第二个（一维）数组中的值匹配。怎么做？

Answer 1

您可以使用 np.in1d(array1, array2) 在 array1 中搜索 array2 的每个值。在您的情况下，您只需要获取第一个数组的第一列：

mask = np.in1d(a[:, 0], b)
#array([False, False, False, False, False, False, False, False,  True,  True], dtype=bool)

您可以使用此掩码获取遇到的值：

a[:, 0][mask]
#array([ 17.64705882,  21.17647059])

按列对两个不同维度的 numpy 数组进行交集

Intersection of two numpy arrays of different dimensions by column

python

arrays

numpy

axis

intersection