Python 确定两个numpy阵列不同的标记

我有两个长numpy数组，都有508个元素。我想得到它们不同之处的指数。我在这里看到的大多数解决方案都会对数组进行排序，这在我的例子中并不适用

范例

arr_1=[0，1，4，0，2，2，0，3，5，…，5，5，6]

arr_1=[0,1,0,0,0,2,0,3,0，…,5,0,6]

希望返回类似于：

solut=[0,0,1,0,1,0,0,0,1，…，0,1,0]

甚至

solut=[2,4,8，…，n-2]

---

在numpy中有没有一种有效的方法可以做到这一点？

您只需编写

arr=arr\u 1==arr\u 2

。这段代码为您提供了一个布尔数组，如果它们相等，则为true；如果不相等，则为false。然后，您可以使用

np.where

查找数组相等或不相等的索引。

我将按照以下方式使用

numpy.equal

import numpy as np 
arr_1 = [0, 1, 4, 0, 2, 2, 0, 3, 5, 5, 5, 6]
arr_2 = [0, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 5, 0, 6]
solut = (~np.equal(arr_1, arr_2)).astype(int)
print(solut)

输出

[0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0]

[ 2  4  8 10]

说明：使用

numpy.equal

获得

False

s和

True

s数组，其中

arru 1

-

arru 2

对相等，然后求反（使用

~/code>），最后将布尔值转换为
int
。如果您对非零索引感兴趣，请使用
numpy.flatnonzero
函数：

indices = np.flatnonzero(solut)
print(indices)

输出

[0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0]

[ 2  4  8 10]

在这种情况下，在输入到
numpy.flatnonzero
之前，您不需要将数组转换为
int
s，还有
np.flatnonzero
适用于1d数组，它是
solute
的。@Kevin I updated可能会回答这个问题