Python：交集索引numpy数组

Question

如何获得两个 numpy 数组之间的交点索引？我可以通过 intersect1d 获得相交值：

 import numpy as np

a = np.array(xrange(11))
b = np.array([2, 7, 10])
inter = np.intersect1d(a, b)
# inter == array([ 2,  7, 10])

但是我怎样才能将索引放入 a 中的值 inter ？

原文由 invis 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以使用 in1d 生成的布尔数组来索引 arange 。反转 a 以便索引与值不同：

 >>> a[::-1]
array([10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1,  0])
>>> a = a[::-1]

intersect1d 仍然返回相同的值…

 >>> numpy.intersect1d(a, b)
array([ 2,  7, 10])

但是 in1d 返回一个布尔数组：

 >>> numpy.in1d(a, b)
array([ True, False, False,  True, False, False, False, False,  True,
       False, False], dtype=bool)

可用于索引范围：

 >>> numpy.arange(a.shape[0])[numpy.in1d(a, b)]
array([0, 3, 8])
>>> indices = numpy.arange(a.shape[0])[numpy.in1d(a, b)]
>>> a[indices]
array([10,  7,  2])

不过，为了简化上述内容，您可以使用 nonzero 这可能是最正确的方法，因为它返回一个统一列表的元组 X ， Y …坐标：

 >>> numpy.nonzero(numpy.in1d(a, b))
(array([0, 3, 8]),)

或者，等效地：

 >>> numpy.in1d(a, b).nonzero()
(array([0, 3, 8]),)

结果可以用作与 a 形状相同的数组的索引，没有问题。

 >>> a[numpy.nonzero(numpy.in1d(a, b))]
array([10,  7,  2])

但请注意，在许多情况下，仅使用布尔数组本身是有意义的，而不是将其转换为一组非布尔索引。

最后，您还可以将布尔数组传递给 argwhere ，这会产生形状略有不同的结果，不适合索引，但可能对其他用途有用。

 >>> numpy.argwhere(numpy.in1d(a, b))
array([[0],
       [3],
       [8]])

原文由 senderle 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

indices = np.argwhere(np.in1d(a,b))

原文由 Will 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议