我有两个数组：
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])
是否可以将numpy.isinrowwise 用于二维数组？我想检查是否A[i,j]在B[i]并将此结果返回到C[i,j]. 最后我会得到以下信息C：
np.array([[False, True], [True, False], [False, False]])
太好了，如果这对==操作员也可行，那么我也可以将它与 PyTorch 一起使用。
编辑：我还考虑检查不同 numpy 数组中的相同行。这个问题有点相似，但我无法将其解决方案应用于这个略有不同的问题。
不确定我的代码是否完美地解决了您的问题。请在更多测试用例上运行它以确认。但我会像我在下面的代码中所做的那样利用 numpys 向量外运算能力（类似于向量外积）。如果它按预期工作，它也应该与 pytorch 一起工作。
import numpy as np
A = np.array([[3, 1], [4, 1], [1, 4]])
B = np.array([[0, 1, 5], [2, 4, 5], [2, 3, 5]])
AA = A.reshape(3, 2, 1)
BB = B.reshape(3, 1, 3)
(AA == BB).sum(-1).astype(bool)
输出：
array([[False, True],
[ True, False],
[False, False]])
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句