python - 二维数组的逐行 numpy.isin

Question

我有两个数组：

A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])

是否可以将numpy.isinrowwise 用于 2D 数组？我想检查是否A[i,j]在B[i]并将这个结果返回到C[i,j]. 最后我会得到以下信息C：

np.array([[False, True], [True, False], [False, False]])

太好了，如果==操作员也可以这样做，那么我也可以将它与 PyTorch 一起使用。

编辑： 我还考虑检查不同 numpy arrays 中的相同行。这个问题有点相似，但我无法将其解决方案应用于这个略有不同的问题。

标签： pythonnumpypytorch

Answer 1

不确定我的代码能否完美解决您的问题。请在更多测试用例上运行以确认。但我会像我在下面的代码中所做的那样利用 numpys 向量外运算能力（类似于向量外积）。如果它按预期工作，它也应该与 pytorch 一起工作。

import numpy as np
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])

AA = A.reshape(3, 2, 1)
BB = B.reshape(3, 1, 3)
(AA == BB).sum(-1).astype(bool)

输出：

array([[False,  True],
       [ True, False],
       [False, False]])