比较不同形状的numpy数组，逐行删除相同的值？

Question

例如比较两个不同形状的数组：

a:
([[1,2],
[3,4],
[5,6],
[7,8],
[9,10]])

b:
([[3,4],
[5,6]])

c = a -b

预期输出：

c:
([[1,2],
[7,8],
[9,10]])

到目前为止，我尝试过的通常会导致： 操作数不能与形状一起广播 (21,2) (5,2)

Answer 1

numpy 有一个setdiff1d function，问题是它破坏了数组（所以它们变成了 1d），结果也是 1d。

通过使用 .view 的一个小技巧，我们可以让 numpy 认为您的数组已经是 1d 的，带有元组元素，然后使用 setdiff1d 并在之后对其进行整形。

试试这个：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6],
              [7, 8],
              [9, 10]])

b = np.array([[3, 4],
              [5, 6]])

a_rows = a.view([('', a.dtype)] * a.shape[1])
b_rows = b.view([('', b.dtype)] * b.shape[1])

c = np.setdiff1d(a_rows, b_rows).view(a.dtype).reshape(-1, a.shape[1])

print(c)

输出：

[[ 1  2]
 [ 7  8]
 [ 9 10]]