确定两个numpy数组在Python中相交的参数

Question

我有两个数组，说：

a, b = np.array([13., 14., 15., 32., 33.]), np.array([15., 16., 17., 33., 34., 47.])

我需要找到b中不存在的所有元素的索引。 在上面的例子中，结果将是：

[0, 1, 3]

因为a [0]，a [1]和a [3]是13.，14和32.，它们在b中不存在。 请注意，我不知道13,14和32的实际值。（在这种情况下，我可以使用set（a）.difference（set（b）））。 我真的只对指数感兴趣。

如果可能，答案应该是“矢量化”，即不使用for循环。

Answer 1

你可以使用np.in1d ：

>>> np.arange(a.shape[0])[~np.in1d(a,b)].tolist()
  [0, 1, 3]

Answer 2

这是很容易的，使用numpy.intersect1d用于计算之间共享元素a和b ，然后检查其对这些元件的不是a使用numpy.in1d最后得到他们的使用阵列中的位置numpy.argwhere 。

>>> import numpy as np
>>> a, b = np.array([13., 14., 15., 32., 33.]), np.array([15., 16., 17., 33., 34., 47.])
>>> np.argwhere(np.in1d(a, np.intersect1d(a,b)) == False)
array([[0],
   [1],
   [3]])

如果您更喜欢列表，只需添加.flatten将矩阵转换为向量，然后应用.tolist获取列表：

>>> np.argwhere(np.in1d(a, np.intersect1d(a,b)) == False).flatten().tolist()
 [0, 1, 3]

Answer 3

如果你使用循环，相当直接：

def difference_indices(a, b):

    # Set to put the unique indices in
    indices = []

    # So we know the index of the element of a that we're looking at
    a_index = 0

    for elem_a in a:

        found_in_b = False
        b_index = 0

        # Loop until we find a match. If we reach the end of b without a match, the current 
        # a index should go in the indices list
        while not found_in_b and b_index < len(b):
            if elem_a == b[b_index]: found_in_b = True
            b_index = b_index + 1

        if not found_in_b: indices.append(a_index)
        a_index = a_index + 1

    return indices

这应该适用于包含任何一种类型的列表，只要它们是相同的类型，并且为该类型定义了__eq__函数。

没有循环这样做需要知道python比我的更大！ 希望这对你有用。