本文介绍了在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我是《麻木》的新手。 我有2个2维阵列。我想在arr1中找到arr2的索引。请给我提建议。
arr1 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3]]
arr2 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
desired_output = [0, 1, 2, 1, 0]
推荐答案
实现此目的的一种方法。
如果在中未找到arr1的任何行，则为简单起见，pos中的位置的值将为-1。
这会大量使用NumPybroadcasting和indexing。请随时要求进一步澄清。
原始示例：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3) # Check which rows match in all 3 columns
pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos
array([0, 1, 2, 1, 0])
示例2：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 4],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[4, 1, 6],
[1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
inds = arr1 == arr2[:, None]
row_sums = inds.sum(axis = 2)
i, j = np.where(row_sums == 3)
pos = np.ones(arr1.shape[0], dtype = 'int64') * -1
pos[j] = i
pos
array([-1, 1, 2, -1, 0])
如果您有更多列数，只需将第i, j = np.where(row_sums == 3)行更改为i, j = np.where(row_sums == arr1.shape[1])。
这篇关于在另一个2D数组中查找NumPy 2D数组的行的索引的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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