如何找到另一个二维数组中出现的二维numpy数组的索引[重复]

Question

我有两个 2d numpy 数组，想找出一个数组在另一个数组中出现的位置：

big_array = np.array([[1., 2., 1.2], [5., 3., 0.12], [-1., 14., 0.], [-9., 0., 13.]])
small_array= np.array([[5., 3., 0.12], [-9., 0., 13.]])

然后我想获取big_array 的行的索引，这些索引与small_array 的任何行相同。我想为二维数组做类似np.in1d 的事情。我的意思是我想要：

result= [1, 3]

我已经尝试了以下代码，但没有成功：

result=[([any(i == big_array ) for i in small_array])]

在此先感谢您的帮助。

Answer 1

你想要的是：

sum([row in small_array for row in big_array])

例子：

import numpy as np
big_array = np.array([[1., 2., 1.2], [5., 3., 0.12], [-1., 14., 0.], [-9., 0., 13.]])
small_array= np.array([[5., 3., 0.12], [-1., 14., 0.]])

result = sum([row in small_array for row in big_array])
print(result)

2

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编辑（澄清后）：

pythonic 解决方案：

[i for i, brow in enumerate(big_array) for srow in small_array if all(srow == brow)]

例子：

big_array = np.array([[1., 2., 1.2], [5., 3., 0.12], [-1., 14., 0.], [-9., 0., 13.]])
small_array= np.array([[5., 3., 0.12], [-1., 14., 0.]])

result = [i for i, brow in enumerate(big_array) for srow in small_array if all(srow == brow)]

print(result)

[1, 2]

注意：你可以用 np.where 做一些更好的事情，如果你有很大的数组，你应该查一下