Python中等效于Matlab的'ismember'？

Question

我想对两个矩阵A和B的行进行比较，它们的列数是一样的。

在matlab中，命令ismember(a, b, 'rows')会返回一个向量，其中1表示A的行也在B中出现，0则表示没有出现。同时，它还会返回每个在B中存在的A的元素在B中的最高索引。

[tf, index] = ismember(A, B, 'rows');

在python中有没有类似的功能？有什么想法可以实现吗？

Answer 1

ismember这个库可能会很有用。

pip install ismember

举个例子：

# Import library
from ismember import ismember

# Example with random matrices
a_vec = np.random.randint(0,10,(5,8))
b_vec = np.random.randint(0,10,(5,10))

# Row-wise comparison
Iloc, idx = ismember(a_vec, b_vec, 'rows')

# These should all be True
for i in np.arange(0,a_vec.shape[0]):
    np.all(a_vec[i,Iloc[i]]==b_vec[i,idx[i]])

Answer 2

你可以这样获取你的向量：

same_rows = [a == b for a,b in zip(A, B)]

注意，这样会得到 True 和 False，而不是 1 和 0。不过 bool 是从 int 继承来的，所以 True == 1 和 False == 0 是成立的。

要找出出现这种情况的最大行数，你可以直接使用：

max_row = next(i for i, row in enumerate(reversed(same_rows)) if row == True)

如果你想知道它们共有多少行，可以直接使用：

same_count == sum(same_rows)

请注意，这些内容都是针对 Python 的，并假设矩阵是由列表或元组组成的列表，或者是由列表或元组组成的元组。希望对你有帮助。