匹配两个2D数组的行并使用numpy获取行索引图

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匹配两个2D数组的行并使用numpy获取行索引图

python

假设您有两个2D数组A和B，并且要检查B中包含A行的位置。如何使用numpy最有效地做到这一点？

例如

a = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6],
              [9,10,11]])

b = np.array([[4,5,6],
              [4,3,2],
              [1,2,3],
              [4,8,9]])
map = [[0,2], [1,0]]  # row 0 of a is at row index 2 of array B

我知道如何使用in1d（检查2d
numpy数组中的成员资格）检查A的行是否在B中，但这不会产生索引图。

该映射的目的是（最终）基于某些列将两个数组合并在一起。
当然，可以逐行执行此操作，但这效率非常低，因为我的数组具有形状（50 Mio.，20）。

一种替代方法是使用pandas merge函数，但我只想使用numpy做到这一点。

阅读 268

2021-01-20

共1个答案

小编典典

方法1

这是基于的一个views。利用np.argwhere（docs）返回满足条件的元素的索引，在这种情况下为成员资格。--

def view1D(a, b): # a, b are arrays
    a = np.ascontiguousarray(a)
    b = np.ascontiguousarray(b)
    void_dt = np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize * a.shape[1]))
    return a.view(void_dt).ravel(),  b.view(void_dt).ravel()

def argwhere_nd(a,b):
    A,B = view1D(a,b)
    return np.argwhere(A[:,None] == B)

方法＃2

这是另一种O(n)性能，因此会更好，尤其是在大型阵列上-

def argwhere_nd_searchsorted(a,b):
    A,B = view1D(a,b)
    sidxB = B.argsort()
    mask = np.isin(A,B)
    cm = A[mask]
    idx0 = np.flatnonzero(mask)
    idx1 = sidxB[np.searchsorted(B,cm, sorter=sidxB)]
    return idx0, idx1 # idx0 : indices in A, idx1 : indices in B

方法＃3

另一个O(n)使用argsort()-

def argwhere_nd_argsort(a,b):
    A,B = view1D(a,b)
    c = np.r_[A,B]
    idx = np.argsort(c,kind='mergesort')
    cs = c[idx]
    m0 = cs[:-1] == cs[1:]
    return idx[:-1][m0],idx[1:][m0]-len(A)

样本使用与之前相同的输入运行-

In [650]: argwhere_nd_searchsorted(a,b)
Out[650]: (array([0, 1]), array([2, 0]))

In [651]: argwhere_nd_argsort(a,b)
Out[651]: (array([0, 1]), array([2, 0]))

2021-01-20