Python 从两个nump.nd数组中选择行，并为缺少的匹配项插入0

我有两个名为“a”和“b”的nd.numpy数组，我只想根据与“a”的比较从数组“b”中选择某些行，如果找不到匹配项，则为这些行插入0。我做了第一部分。eg

a = np.array([[1,5,9],
           [2,6,10],
           [5,14,10]])

b = np.array([[ 1,0,9],
              [2,6,10],
              [4,6,10]])   

输出

[[ 1  0  9]
 [ 2  6 10]]

预期产量

[[ 1  0  9]
 [ 2  6 10]
 [ 0  0  0]]

代码：

---

在上面数组“a”的示例中，在第“3”行中，数组“b”中没有值“5”，因此在比较“a”和“b”时，如果未找到匹配项，我希望将“0”插入第三行，以便两个数组的维数相等

如果希望

b[：，0]

中不在

a[：，0]

中的任何元素为零，可以执行以下操作：

>>> b[~np.in1d(b[:, 0], a[:, 0]), :] = 0
>>> b
array([[ 1,  0,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 0,  0,  0]])

---

如果希望

b[：，0]

中不在

a

对应行中的任何元素为零：

>>> b[~np.any(b[:, 0][:,None]==a, axis=1), :] = 0
>>> b
array([[ 1,  0,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 0,  0,  0]])

---

我不理解您的匹配标准：

[1,5,9]

行也不匹配（

b

有

[1,0,9]

）；为什么会包括这一列？例如，在我的通缉名单中，我检索a[[1]、[2]、[5]]的第一列的值，并与第一列b[[1]、[2]、[4]]进行比较，对于值“1”和“2”，有一个匹配项，因此在y中检索这些值，而在第3行中没有匹配项，因此我想插入数组“b”的“0”第3行

>>> b[~np.any(b[:, 0][:,None]==a, axis=1), :] = 0
>>> b
array([[ 1,  0,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 0,  0,  0]])