比较元组和numpy数组中的元组

Question

我有一个数组（dtype = object），第一列包含数组的元组，第二列包含标量。 我想要第二列中的所有标量，其中第一列中的元组等于某个元组。

说

>>> X
array([[(array([ 21.]), array([ 13.])), 0.29452519286647716],
   [(array([ 25.]), array([ 9.])), 0.9106600600510809],
   [(array([ 25.]), array([ 13.])), 0.8137344043493814],
   [(array([ 25.]), array([ 14.])), 0.8143093864975313],
   [(array([ 25.]), array([ 15.])), 0.6004337591112664],
   [(array([ 25.]), array([ 16.])), 0.6239450452872853],
   [(array([ 21.]), array([ 13.])), 0.32082105959687424]], dtype=object)

我想要第一行等于X [0,0]的所有行。

ar = X[0,0]
>>> ar
(array([ 21.]), array([ 13.]))

我检查X[:,0]==ar应该找到我那些行。 然后，我本可以通过X[X[:,0]==ar,1]检索最终结果。

但是，似乎发生的事情是ar被解释为二维数组，并且ar每个单个元素都与X[:,0]的元组进行了比较。 在这种情况下，这将产生一个2x7数组，所有条目等于False 。 相反，比较X[0,0]==ar工作方式与我希望给定值True 。

为什么会发生这种情况，我该如何解决它才能获得理想的结果？

Answer 1

使用列表推导进行比较：

In [176]: [x==ar for x in X[:,0]]
Out[176]: [True, False, False, False, False, False, True]

这是将元组与元组进行比较

比较元组ID会得出不同的结果

In [175]: [id(x)==id(ar) for x in X[:,0]]
Out[175]: [True, False, False, False, False, False, False]

因为第二场比赛的ID不同。

In [177]: X[:,0]==ar
Out[177]: 
array([[False, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False]], dtype=bool)

返回(2,7)结果，因为将(7,)数组与(2,1)数组（ np.array(ar) ）进行比较是有效的。

但这就像理解：

In [190]: ar1=np.zeros(1,dtype=object)

In [191]: ar1[0]=ar

In [192]: ar1
Out[192]: array([(array([ 21.]), array([ 13.]))], dtype=object)

In [193]: X[:,0]==ar1
Out[193]: array([ True, False, False, False, False, False,  True], dtype=bool)

art1是包含ar元组的1元素数组。 现在，与X[:,0]元素的比较按预期进行。

np.array(...)尝试创建输入数据允许的最大维度数组。 这就是为什么它将2元素元组转换为2元素数组的原因。 我必须进行两步分配才能解决该默认设置。