Python Numpy, пересечение двумерных массивов

Question

Python Numpy, пересечение двумерных массивов

Рейтинг: 2Ответов: 3Опубликовано: 15.04.2023

Имеется два массива np:

a = np.array([
    [1, 2, 3, 5],
    [5, 6, 3, 3],
    [6, 8, 1, 7],
    [9, 5, 1, 9],
    [6, 4, 8, 12],
    [5, 9, 2, 14],
])

b = np.array([
    [1, 2, 3, 3],
    [3, 3, 3, 6],
    [6, 8, 1, 8],
    [0, 0, 0, 1],
    [5, 9, 2, 9],
])

Необходимо создать два массива a_ и b_. В эти массивы должны быть записаны строки, которые повторяются в обоих массивах по первым 3м элементам. То есть должны получиться такие массивы:

a_ = np.array([
    [1, 2, 3, 5],
    [6, 8, 1, 7],
    [5, 9, 2, 14],
])

b_ = np.array([
    [1, 2, 3, 3],
    [6, 8, 1, 8],
    [5, 9, 2, 9],
])

Ничего умнее цикла придумать не могу, может есть какая то функция о которой я не знаю и не могу нагуглить.

Можно в принципе поудалять неподходящие строки на месте прям в массивах a и b не создавая новых массивов a_ и b_ если есть возможность.

python numpy

Источник: Stack Overflow на русском

Answer 1

▲ 3Принят

Извиняюсь, сейчас не могу комментарий написать

a1 = a[:, :-1]
b1 = b[:, :-1]
m = (a1[:, None] == b1).all(-1).any(1)
print(a[m])

[[ 1  2  3  5]
 [ 6  8  1  7]
 [ 5  9  2 14]]

Answer 2

▲ 3

select фильтрует массив a относительно b. Сложность по памяти и времени линейная:

def select(a, b):
    def key(v):
        return tuple(v[:3])

    b_set = set(map(key, b))
    return a[np.apply_along_axis(lambda v: key(v) in b_set, 1, a)]

Например два массива по 100 тысяч строк укладываются в полторы секунды:

h = 1000
n = 100000
a = np.random.randint(0, high=h, size=(n, 4))
b = np.random.randint(0, high=h, size=(n, 4))

print(select(a, b))
print(select(b, a))

$ time python test.py
[[290 811 482 291]
 [227 427 977 574]
 [904 141 433 193]
 [309 933 872 123]
 [341 585 128 447]
 [ 15 989 351  81]
 [303  64 711 972]
 [653 212 892 430]]
[[303  64 711 838]
 [309 933 872 560]
 [653 212 892 127]
 [ 15 989 351 955]
 [904 141 433 975]
 [227 427 977 508]
 [341 585 128 518]
 [290 811 482 830]]

real  0m1.134s
user  0m1.324s
sys   0m0.360s

Answer 3

▲ 2

Можно воспользоваться библиотекой SciPy и функцией cdist для определения парных расстояний между векторами. Если расстояния равны нулю, то вектора равны. Для скорости, наверное, лучше использовать расстояние Хэмминга (matching).

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
a = np.array([
    [1, 2, 3, 5],
    [5, 6, 3, 3],
    [6, 8, 1, 7],
    [9, 5, 1, 9],
    [6, 4, 8, 12],
    [5, 9, 2, 14],
])

b = np.array([
    [1, 2, 3, 3],
    [3, 3, 3, 6],
    [6, 8, 1, 8],
    [0, 0, 0, 1],
    [5, 9, 2, 9],
])

ind1, ind2=np.nonzero(cdist(a[:, :-1],b[:, :-1], 'matching')==0)
print(a[ind1,:])
print(b[ind2,:])

Как правильно заметил Stanislav Volodarskiy, скорость и потребление памяти на больших массивах будут не очень хорошими, поэтому вот еще более быстрый вариант:

import numpy as np

h=1000
n=100000
a = np.random.randint(0, high=h, size=(n, 4))
b = np.random.randint(0, high=h, size=(n, 4))
def select(a, b):
    a1=np.apply_along_axis(lambda x: hash(x.tobytes()), 1, a[:,:3])
    b1=np.apply_along_axis(lambda x: hash(x.tobytes()), 1, b[:,:3])
    _,idx1, idx2=np.intersect1d(a1, b1, return_indices=True)
    print(a[idx1])
    print(b[idx2])
select(a,b)

Python Numpy, пересечение двумерных массивов

Ответы