在没有循环的情况下查找二维数组中匹配行的索引（一次）

Question

我想从二维数组 a 中找到多个匹配行

a = np.array([[2, 1],
          [3, 3],
          [4, 6],
          [4, 8],
          [4, 7],
          [4, 3]])

我必须搜索以下条目

 b = np.array([[4,6],
          [4,7]])

我知道我可以遍历 b 并执行以下操作

for i in range(len(b)) :
   print(np.where(np.all(a==b[i],axis=1))[0])

我得到关注

[2]
[4]

我可以不使用任何循环直接得到[[2],[4]]吗？

Answer 1

如果您想要索引，您通常会使用 arg_x 函数，例如 argmax 和 argwhere。这里 np.argwhere will give you the indices if you can figure out how to pass the correct list of booleans. You can do that with np.isin():

a = np.array([[2, 1],
          [3, 3],
          [4, 6],
          [4, 8],
          [4, 7],
          [4, 3]])

b = np.array([[4,6], [4,7]])

np.argwhere(np.isin(a, b).all(axis=1))

哪个returns:

array([[2],
       [4]])

Answer 2

这应该是一个快速的解决方案，注意到两对具有相同的第一个坐标：

np.where((a[:, 0] == 4) & ((a[:, 1] == 6) | (a[:, 1] == 7)))  
# Out:
# (array([2, 4]),)

表达式

print((a[:, 0] == 4) & ((a[:, 1] == 6) | (a[:, 1] == 7)))

给予

[False False  True False  True False]

在没有循环的情况下查找二维数组中匹配行的索引（一次）

find indices of matching rows in 2d array without loop (one shot)

python

arrays

numpy

search

2d