Python 如何从两个不同的numpy阵列创建numpy阵列？

我想从两个不同的凹凸阵列创建一个凹凸阵列。例如：

假设我有两个数组a和b

a = np.array([1,3,4])

b = np.array([[1,5,51,52],[2,6,61,62],[3,7,71,72],[4,8,81,82],[5,9,91,92]])

我希望它循环遍历数组a中的每个索引，在数组b中找到它，然后将b行保存到c中。如下图所示：

c = np.array([[1,5,51,52],
              [3,7,71,72],
              [4,8,81,82]])

我尝试过：

c=np.zeros(shape=(len(b),4))

for i in b:
    c[i]=a[b[i][:]]  

但是得到这个错误“用作索引的数组必须是整数（或布尔）类型”

方法#1

如果排序了

a

，我们可以使用-

idx = np.searchsorted(a,b[:,0])         
idx[idx==a.size] = 0
out = b[a[idx] == b[:,0]]

样本运行-

In [160]: a
Out[160]: array([1, 3, 4])

In [161]: b
Out[161]: 
array([[ 1,  5, 51, 52],
       [ 2,  6, 61, 62],
       [ 3,  7, 71, 72],
       [ 4,  8, 81, 82],
       [ 5,  9, 91, 92]])

In [162]: out
Out[162]: 
array([[ 1,  5, 51, 52],
       [ 3,  7, 71, 72],
       [ 4,  8, 81, 82]])

如果

a

未排序，我们需要将

sorter

参数与

searchsorted

一起使用

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方法#2

我们也可以使用-

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如果数组b具有不属于a的其他索引，该怎么办？@cryptofish在问题中添加此类情况的示例？@cryptofish如何处理

a

中不匹配的行。是否应在输出

c

中丢弃它们？是。我只想包含a的匹配项，并在c中放弃其余的匹配项。

b[np.in1d(b[:,0],a)]