比較兩個 numpy arrays 並返回匹配行的第 n 個元素

Question

我有 2 個 numpy arrays：

第一個數組包含 3 個元素的矩陣：Class 名稱、ID、坐標

['Mobile Phone', '000ad20b5e452b24','0.0196.800512617.6939.200512']

第二個數組包含 3 個元素的矩陣： Class 名稱、ID、圖像數組：

['Mobile Phone', '000ad20b5e452b24',
        array([[[183, 205, 210],
                [181, 203, 208],
                [186, 206, 211],
                ...,
                [202, 216, 222],
                [201, 213, 219],
                [202, 214, 220]],

               [[178, 200, 205],
                [177, 199, 204],
                [179, 199, 204],
                ...,
                [186, 200, 206],
                [189, 201, 207],
                [194, 206, 212]],

               [[174, 196, 201],
                [173, 195, 200],
                [174, 193, 200],
                ...,
                [170, 184, 190],
                [172, 184, 190],
                [177, 189, 195]],

               ...,

               [[217, 226, 235],
                [216, 225, 234],
                [213, 222, 231],
                ...,
                [ 88,  97, 110],
                [ 96, 105, 118],
                [100, 109, 122]],

               [[202, 209, 218],
                [193, 200, 209],
                [181, 190, 199],
                ...,
                [124, 128, 139],
                [134, 138, 149],
                [139, 143, 154]],

               [[183, 190, 199],
                [168, 175, 184],
                [152, 161, 170],
                ...,
                [147, 149, 159],
                [160, 162, 173],
                [167, 169, 180]]]

第一個數組可能有重復的 ID，但第二個沒有。

對於第一個數組中的每一行，我想檢查第二個數組是否具有相同的 id 和 class 名稱和 append 或獲取圖像數組。

Answer 1

這是一個簡化的示例，帶有一維數組。 只有一個類將匹配，在圖像數組中找不到另一個示例。 內連接將捕獲所需的匹配，您可以通過檢查圖像數據的數據類型看到它仍然是一個 ndarray。

import numpy as np
classes = np.array([['Mobile Phone', '000ad20b5e452b24','0.0196.800512617.6939.200512'],
                  ['Mobile Phone', '000ad20b5e99999','0.0196.800512617.6939.200512']])

image_data = np.array([['Mobile Phone', '000ad20b5e452b24', np.array([183, 205, 210])],
                       ['Mobile Phone', '000ad20b5e444444', np.array([183, 205, 210])]])
              
    
c = pd.DataFrame(classes, columns=['class','id','coordinates'])
i = pd.DataFrame(image_data, columns=['class','id','image'])

output = c.merge(i, on=['class','id'], how='inner')

print(output)

print(type(output['image'].iloc[0]))

Output

    class           id                  coordinates                     image
0   Mobile Phone    000ad20b5e452b24    0.0196.800512617.6939.200512    [183, 205, 210]

<class 'numpy.ndarray'>