没有按位交集的 Numpy 广播按位联合答案

【问题标题】：Numpy broadcasting bitwise union upon no bitwise intersection没有按位交集的 Numpy 广播按位联合
【发布时间】：2018-08-01 23:40:45
【问题描述】：

我正在编写一个具有常见场景的算法。我有两个大型整数数组。称它们为 k 和 j（因为我在测试代码中就是这样称呼它们的）。

我取 k 的每个元素，并将它与 j 的每个元素联合，但仅当两个元素的交集为零时。

例子：

j = np.zeros(3, dtype=int)
k = np.zeros(3, dtype=int)
k[0] = 2
k[1] = 6
k[2] = 10
j[0] = 2
j[1] = 8
j[2] = 1

for i in xrange(3):
    mask = (j&k[i] == 0)
    nextpart = (j|k[i])[mask]
    print i, nextpart
    print ""

0 [10 3]

1 [14 7]

2 [11]

问题 1

这种方法真的有效吗？我的算法主要基于这里的这个操作，所以知道最好的方法会产生很大的不同。

问题 2

对于每两个数组，我想将所有结果输出到一个一维数组中。正如我们所看到的，通过上面的方法，我输出到不同的数组。我想我可以使用某种连接方法，但根据我对数组的了解，我也怀疑这可能相对耗时。我可以就如何有效地完成这项工作提出一些建议。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy bitwise-operators array-broadcasting

【解决方案1】：

问题 2 有点令人困惑。无论如何，你可以做 $ 和 |使用广播有效地操作。

import numpy as np

j = np.zeros(3, dtype=int)
k = np.zeros(3, dtype=int)
k[0] = 2
k[1] = 6
k[2] = 10
j[0] = 2
j[1] = 8
j[2] = 1

# alter shape to broadcast
k_ = k[None].T
r = (j|k_)[j&k_==0]
print(r)

这会导致

[10  3 14  7 11]

【讨论】：