如何在另一个ndarray中查找ndarray的索引

Question

我有a = np.arange(21).reshape(7,3)和b = np.array([[3,4,5], [9,10,11]])的数组

a = [[ 0  1  2]
[ 3  4  5]
[ 6  7  8]
[ 9 10 11]
[12 13 14]
[15 16 17]
[18 19 20]]
b = [[3  4  5]
[9 10 11]]

我想在a中找到b的行号。因此，我希望得到1和3作为我的输出。我知道要查找索引，我可以使用np.where()或np.argwhere()。然而，我不知道我们是否可以使用它们来解决这个问题，或者我必须使用其他函数。我试过c = np.argwhere(a == b)，但它出错了。

Answer 1

您可以使用np.argwhere，如下所示：

import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8],
[9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17],
[18, 19, 20]])
b = np.array([[3, 4, 5],
[9, 10, 11]])
res = np.argwhere(
(a == b[:, None])  # compare all rows of a vs b
.all(axis=2)  # find the ones where all the elements matches
)[:, 1]  # use argwhere to find indices, but only use the column indices
print(res)

输出

[1 3]

UPDATE为了找到丢失的，请执行以下操作，我将步骤拆分以使其更容易理解：

matches = (a == b[:, None]).all(axis=2)
print(matches)
res = np.argwhere(~matches.any(axis=1))[:, 0]
print(res)

输出

[[False  True False False False False False]
[False False False False False False False]]
[1]

输出的第一部分显示了与b中的行相对应的两行，可以看出b的第一行与a的第二行匹配。的第二行没有匹配项。

输出的第二部分显示了应用argwhere的结果，该argwhere用于选择在b(~matches.any(axis=1)(中不存在与之匹配的a行的索引。