Python：比较一维数组和二维数组，询问两个数组在哪里都有非零项

考虑两个数组，

array1

和

array2

，其中

array1

是1D，而

array2

是2D：

array1 =  [  0    0  -80 -60    0 -30 ... ] 

array2 = [[-50    0  -20   0  -70 -80 ...], 
          [  0    0    0 -70  -40   0 ...],
          [  0  -50  -30 -60    0   0 ...],
           ...                        ]

以下是我想要实现的目标：我想将

array1

与

array2

的每一行进行比较。每当

array1

和

array2

的相应行都有非零的条目时，我想增加一个计数器。最后，我想要一个数组，它的条目对应于每次比较的计数器值

以上面的数组为例：输出为：

[ 2, 1, 2 ] 

我希望这是清楚的

现在，这里是棘手的部分：我不想使用任何for循环。我只想用numpy方法来实现这一点

我开始做这个，但我有点迷路了。然而，以下是我的一些想法：

indices1 = array1.nonzero() 
indices2 = array2.nonzero()
equal_entries = np.where(np.equal(indices1, indices2))

假设

array1

和

array2

都是1D，这将返回一个numpy数组，其条目给出两个数组都具有非零元素的索引。这就是我想要的。几乎只是，我想要这个数组的长度。而且-由于

array2

是2D-我希望

array1

和

array2

的每一行之间的每次比较都有这个长度。可能是，

equal_entries=np。其中（np.equal（indices1，indices2））

工作正常，即使

array2

是2D。因此，此行可能返回一个2D numpy数组，其中每一行都给出元素，其中

array1

和

array2

的相应行都有非零元素。不过我不确定。但即使是这样，我也只能在不使用for循环的情况下查找结果每行中的元素数

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有什么想法吗

您可以使用

数组！=0

获取数组，如数组1的

[False，False，True，True，False，True，…]

对两个数组都执行此操作，并使用

&

仅在两个数组均为零的情况下获取

True

然后取行和

np.sum((array1 != 0) & (array2 != 0), axis=1)

如果array1和array2使用行而不是array2的列进行比较是不直观的（例如，如果array2是二次的），则可以将array1显式地塑造为行向量：

np.sum((array1[np.newaxis, :] != 0) & (array2 != 0), axis=1)

一般说明：

• 如果您想让numpy计数，请生成一个布尔数组，并使用

  np.sum（）

  对

  True

  项进行计数
• 如果要按行或列执行缩减操作（如求和），请使用

  axis

  参数：为其指定要缩减的轴，因此如果要按行求和（轴0），则要沿所有列（轴1）缩减，请使用

  np.sum（…，轴=1）

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嘿，回答得很好。。。因为我想要非零的条目，这是否意味着我只需要将

array1==0

更改为

array1！=0，或者此逻辑比较（无论出于何种原因）仅适用于
=
确定。我相应地改变了答案。