計算給定掩碼中兩個 numpy 數組中相等元素的數量

Question

給定兩個 arrays 和一個掩碼，我想計算兩個 arrays 中元素的交集，其中掩碼的值為 1。即：

arr_a = [0 0 0 1 1 3 2 1]
arr_b = [0 0 0 1 2 3 2 1]
mask_ = [0 0 1 1 1 1 1 0]

arr_a 和 arr_b 之間的簡單交集，使用以下行計算為 7。

np.sum(arr_a == arr_b)

但是我希望它只有 4，因為我對掩碼內的相同值感興趣。 numpy 線是否有一個簡單的擴展來優雅地做到這一點？

Answer 1

只需將您的掩碼轉換為 dtype dtype=np.bool的 numpy 數組，以便您可以使用它來過濾 arrays 或相等測試本身：

import numpy as np

arr_a = [0, 0, 0, 1, 1, 3, 2, 1]
arr_b = [0, 0, 0, 1, 2, 3, 2, 1]
mask_ = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]

np.equal(arr_a, arr_b)[np.asarray(mask_, dtype=np.bool)].sum()

Answer 2

如果要屏蔽輸入 arrays，那么最直觀的方法是使用屏蔽 arrays 。

第一步是將您的mask_ （ int列表）轉換為bool數組，但要進行反轉（因為掩碼 arrays 中的掩碼中的True意味着排除有問題的元素）：

mask_b = np.invert(np.array(mask_).astype(bool))        

結果是：

array([ True,  True, False, False, False, False, False,  True])

下一步是創建屏蔽的 arrays （ arr_am和arr_bm ）：

arr_am = np.ma.array(arr_a, mask=mask_b)
arr_bm = np.ma.array(arr_b, mask=mask_b)

將兩個源 arrays 都屏蔽后，您可以運行原始代碼：

np.sum(arr_am == arr_bm)

或者

(arr_am == arr_bm).sum()