Python：比较两个数组的所有元素并修改第二个数组

Question

Python新手，一直在学习数组。 我遇到了一个简单的问题，需要一个解决方案。 我有两个数组：

a = [2.0, 5.1, 6.2, 7.9, 23.0]     # always increasing
b = [5.1, 5.5, 5.7, 6.2, 00.0]     # also always increasing

我希望结果数组是：

c = [0.0, 5.1, 6.2, 0.0, 0.0]      # 5.5, 5.7, 00.0 from 'b' were dropped and rearranged such that position of equivalent elements as in 'a' are maintained

我使用Numpy对'a'和'b'进行了比较，如下所示：

y = np.isclose(a, b)
print y
# [False False False False False]

（或者，）我也试过这样的东西，这不是正确的方法（我认为）：

c = np.zeros(len(a))
for i in range (len(a)):
    for j in range (len(a)):
        err = abs(a[i]-b[j])
        if err == 0.0 or err < abs(1):
            print (err, a[i], b[j], i, j)
        else:
            print (err, a[i], b[j], i, j)

我如何从这里开始获取'c'？

Answer 1

即使阵列大小不同，这些解决方案也能正常工作。

简单版

c = []

for i in a:
    if any(np.isclose(i, b)):
        c.append(i)
    else:
        c.append(0.0)

Numpy版本

aa = np.tile(a, (len(b), 1))
bb = np.tile(b, (len(a), 1))
cc = np.isclose(aa, bb.T)
np.any(cc, 0)
c = np.zeros(shape=a.shape)
result = np.where(np.any(cc, 0), a, c)

---

解释：

我将在这里进行矩阵比较。 首先，将数组扩展为矩阵。 交换长度，创建具有相同大小的一维矩阵：

aa = np.tile(a, (len(b), 1))
bb = np.tile(b, (len(a), 1))

它们看起来像这样：

# aa
array([[  2. ,   5.1,   6.2,   7.9,  23. ],
       [  2. ,   5.1,   6.2,   7.9,  23. ],
       [  2. ,   5.1,   6.2,   7.9,  23. ],
       [  2. ,   5.1,   6.2,   7.9,  23. ],
       [  2. ,   5.1,   6.2,   7.9,  23. ]])

# bb
array([[ 5.1,  5.5,  5.7,  6.2,  0. ],
       [ 5.1,  5.5,  5.7,  6.2,  0. ],
       [ 5.1,  5.5,  5.7,  6.2,  0. ],
       [ 5.1,  5.5,  5.7,  6.2,  0. ],
       [ 5.1,  5.5,  5.7,  6.2,  0. ]])

然后比较它们。 请注意，bb是转置的：

cc = np.isclose(aa, bb.T)

你得到：

array([[False,  True, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False],
       [False, False, False, False, False]], dtype=bool)

您可以按轴0聚合：

np.any(cc, 0)

返回

array([False,  True,  True, False, False], dtype=bool)

现在创建数组c：

c = np.zeros(shape=a.shape)

并从a或c中选择适当的值：

np.where(np.any(cc, 0), a, c)

结果如下：

array([ 0. ,  5.1,  6.2,  0. ,  0. ])

Answer 2

尝试以更一般的方式更好地解释您的程序应该做什么。 只给出数组a，b和c并不能告诉它应该做什么。 就好像有人说“如果A = 5而B = 7，那就编写一个程序使C = 20”。

根据你的尝试，我猜测任务是“c的每个元素应该等于a的相应元素，如果它的值接近（差值为0.5或更小）到b中的相应值。它应该为零如果不。”

另外，你真的需要使用numpy吗？ 尝试仅使用循环和列表方法。 您还可以查看“生成器表达式和列表推导”

最后，你的标题是“（...）并修改第二个数组”。 不应该有一个名为c的第三个数组。 结果应出现在数组b的修改版本中。

---

编辑：如果规范真的是这样，那么代码可能是

a = [2.0, 5.1, 6.2, 7.9, 23.0]
b = [5.1, 5.5, 5.7, 6.2, 0.0]
c = []
for x,y in zip(a,b): c.append( x if abs(x-y)<=0.5 else 0.0 )
print c

这给出了以下答案

[0.0, 5.1, 6.2, 0.0, 0.0]

顺便说一句，如果这是一个课程，你可能仍然会因为不遵守规范（“......并修改第二个数组”）而得分不好。

Answer 3

使用np.isclose您已经创建了一个“最近”元素为True的数组。 因此，您可以使用此结果将所有其他元素设置为零。

import numpy as np
a = np.array([2.0, 5.1, 6.2, 7.9, 23.0])     # always increasing
b = np.array([5.1, 5.5, 5.7, 6.2, 00.0])     # also always increasing
a[~np.isclose(a,b, atol=0.5)] = 0
a

这将返回array([ 0. , 5.1, 6.2, 0. , 0. ]) 。

但请注意，您要设置所有不接近的元素，因此您需要反转（ ~ ）结果。

Answer 4

看来你想保留a也在b元素。

纯线性时间python解决方案：

c=zeros_like(a)

j=0
n=len(c)
for i in range(n):
    while j<n and b[j]<a[i]-.1 : j+=1
    if j==n : break
    if abs(a[i]-b[j])<.1 : c[i]=a[i]

以及完全匹配的numpy解决方案：

a*in1d(a,b) 。

in1d(a,b)表示的元素的地方a是在b ： in1d(a,b)是[False, True, True, False, False]

由于True为1而False为0 ，因此a*in1d(a,b)为[ 0., 5.1, 6.2, 0. , 0. ] a*in1d(a,b) 。 [ 0., 5.1, 6.2, 0. , 0. ] 。 由于in1d a和b排序，因此它是一种复杂的算法，但通常更快。 如果需要近似相等，则解决方案可以首先对数组进行舍入（ np.round(a,1) ）

Answer 5

这是我能够获得c所需安排的替代方式。

import numpy as np

a = [2.0, 5.1, 6.2, 7.9, 23.0]  # always increasing
b = [5.1, 5.5, 5.7, 6.2, 00.0]  # also always increasing
c = np.zeros(len(a))

for i in range (len(a)):
    for j in range (len(a)):
        err = abs(a[i]-b[j])
        if err == 0.0 or err < abs(0.1):
            c[i] = b[j]

print c
#[ 0.   5.1  6.2  0.   0. ]