Python 比较两个numpy数组行值错误

我想逐行比较两个

NumPy

数组，并返回相同行数

如果我使用以下代码：

a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([[1,4],[2,3]])
comp= np.logical_and(np.equal(a,b))
correct=numpy.sum(comp)

我得到以下错误：

ValueError: invalid number of arguments

然而，这是可行的：

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

---

这可能很愚蠢，但我是新来的

NumPy

。请帮忙。

我想你想要的东西类似于：

np.sum(np.all(np.equal(a, b), axis=1))

如果您愿意，可以将其简写为：

np.sum(np.all(a == b, axis=1))

---

这将返回以下内容的

1

：

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

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

但是

0

用于：

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

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

---

只是为了扩展@mgilson的答案。你的想法是对的，首先你做到了：

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[1,4],[2,3]])
np.equal(a, b)
>>>array([[ True, False],
   [False, False]], dtype=bool)

现在，您希望将其传递给np.logical_和（），如果您查看文档，它将接受两个变量，x1和x2（）

因此，如果传入上述数组，将得到以下结果：

np.logical_and(np.array([[True, False], [False, False]]))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid number of arguments

---

像这样的东西怎么样：

import numpy as np

a = np.array([['a', 'b'], ['c', 'd'],\
                  ['e', 't'], ['a', 'b'], ['a', 'b']])
[['a' 'b']
 ['c' 'd']
 ['e' 't']
 ['a' 'b']
 ['a' 'b']]

b = np.array([['a','b'],['e','t'],['r','t']])
[['a' 'b']
 ['e' 't']
 ['r' 't']]

shared_rows=0

for row in b:
    temp=a==row
    shared_rows+=sum(np.sum(temp, axis=1)==a.shape[1])

print(shared_rows)
4

---

谢谢你的编辑@zero323。你是说

np.array（[[1,2]，[3,4]]）

？@jonnybazookatone是的！抱歉弄错了。

np.logical_和（*np.equal（a，b））

？在评论@zero323上击败我，写出答案，他可以接受；（太好了！谢谢你的回答！你能帮我理解我的方法有什么错误吗。

np.logical_和

对两个数组逐元素执行

和

。你只传递了一个数组（因此产生了

ValueError

）。