2016-03-29 31 views

cevap

1

Sadece dizilerden birini geçirmeniz gerekir, çünkü bundan sonra herhangi bir ek alt diziler bulamazsınız ve bunu basit bir liste anlamasıyla yapabilirsiniz. Yalnızca yerine bütün SubArray depolama indeksleri istiyorsanız

subarrays = [x for x in A if x in B] 

, yapabileceğiniz:

Steven Rouk en çözümünü kullanan
indices = [x[0] for x in enumerate(A) if x[1] in B] 
+0

endeksleri depolamak için liste anlama kullanarak bir yolu var mı gerçek veriler yerine maçlar? – user3731622

+1

Evet! Sadece cevabımı da bunun nasıl yapılacağı ile düzenledim. –

1

, burada eşit altdizilimlerden için endekslerini almak için bir yöntemdir : bir vektörize çözüm için

indicesForMatches = [(i,j) for i,subArrayOfA in enumerate(A) for j,subArrayOfB in enumerate(B) if np.array_equal(subArrayOfA,subArrayOfB)] 
1

kullanabilirsiniz NumPy broadcasting, şöyle -

mask = ((A[:,None,:,:] == B).all(2)).all(2) 
A_idx,B_idx = np.where(mask) 

Sen çifte .all() kullanımlarını önlemek ve maske olsun, şöyle etmek reshaping kullanabilirsiniz - run

mask = (A.reshape(A.shape[0],1,-1) == B.reshape(B.shape[0],-1)).all(-1) 

Numune -

In [41]: # Setup input arrays and force some indices to be same between A and B 
    ...: nA = 4 
    ...: nB = 5 
    ...: x = 3 
    ...: y = 2 
    ...: 
    ...: A = np.random.randint(0,9,(nA,x,y)) 
    ...: B = np.random.randint(0,9,(nB,x,y)) 
    ...: 
    ...: A[2,:,:] = B[1,:,:] 
    ...: A[3,:,:] = B[4,:,:] 
    ...: 

In [42]: mask = ((A[:,None,:,:] == B).all(2)).all(2) 
    ...: A_idx,B_idx = np.where(mask) 
    ...: 

In [43]: A_idx, B_idx 
Out[43]: (array([2, 3]), array([1, 4])) 

In [44]: mask = (A.reshape(A.shape[0],1,-1) == B.reshape(B.shape[0],-1)).all(-1) 
    ...: A_idx,B_idx = np.where(mask) 
    ...: 

In [45]: A_idx, B_idx 
Out[45]: (array([2, 3]), array([1, 4]))