У меня есть 2 2d массива, и я хотел бы вернуть все значения, которые отличаются во втором массиве, сохраняя при этом существующие размеры.
Я сделал что-то вроде diff = arr2[np.nonzero(arr2-arr1)] работает, чтобы дать мне различные элементы, но как мне сохранить размеры и относительное положение элементов?
Пример Ввода:
arr1 = [[0 1 2] arr2 = [[0 1 2]
[3 4 5] [3 5 5]
[6 7 8]] [6 7 8]]
Ожидаемый результат:
diff = [[0 0 0]
[0 5 0]
[0 0 0]]
Как насчет следующего:
import numpy as np
arr1 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
arr2 = np.array([[0, 1, 2], [3, 5, 5], [6, 7, 8]])
diff = arr2 * ((arr2 - arr1) != 0)
print(diff)
# [[0 0 0]
# [0 5 0]
# [0 0 0]]
ПРАВКА: К моему удивлению, следующая первая версия моего ответа (исправленная OP) может быть быстрее:
diff = arr2 * np.abs(np.sign(arr2 - arr1))
Если это массивы numpy, вы могли бы сделать
ans = ar1 * 0
ans[ar1 != ar2] = ar2[ar1 != ar2]
ans
# array([[0, 0, 0],
# [0, 5, 0],
# [0, 0, 0]])
Без numpy, вы можете использовать map
list(map(lambda a, b: list(map(lambda x, y: y if x != y else 0, a, b)), arr1, arr2))
# [[0, 0, 0], [0, 5, 0], [0, 0, 0]]
Данные
import numpy as np
arr1 = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
arr2 = [[0, 1, 2], [3, 5, 5], [6, 7, 8]]
ar1 = np.array(arr1)
ar2 = np.array(arr2)
np.zeros(arr2.shape) или np.zeros_like(arr2) для построения массива с нулями. Хороший. Я удивлен, что никто не предложилnumpy.where метод:
diff = np.where(arr1!=arr2, arr2, 0)
Буквально, где arr1 и arr2 разные, принимают значения arr2, иначе принимают 0.
Выход:
array([[0, 0, 0],
[0, 5, 0],
[0, 0, 0]])
np.where. Я могу откатить свою правку, если вы хотите. np.copytoВы можете проверить неравенство между двумя массивами, а затем использоватьnp.copyto сnp.zeros/ np.zeros_like.
out = np.zeros(arr2.shape) # or np.zeros_like(arr2)
np.copyto(out, arr2, where=arr1!=arr2)
print(out)
# [[0 0 0]
# [0 5 0]
# [0 0 0]]
np.whereВы можете использоватьnp.where и уточните x, y аргументы.
out = np.where(arr1!=arr2, arr2, 0)
# [[0 0 0]
# [0 5 0]
# [0 0 0]]
diff = arr2 * np.abs(np.sign(arr2-arr1))