实际的问题出在某些机器学习应用程序中，并且数据变得有些复杂。因此，这是捕获问题本质的MWE：
我有两个数组，如下所示：
L = np.arange(12).reshape(4,3)
M = np.arange(12).reshape(6,2)
现在，我想找到R in中的行L，这样就存在其中的行，M其中由R中除最后一个元素之外的所有元素组成。
从上面的示例代码，L并且M看起来就像这样：
array([[ 0, 1, 2], # L
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])
array([[ 0, 1], # M
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11]])
我想从中将标记的行L作为numpy数组：
array([[ 0, 1, 2],
[ 6, 7, 8]])
如果我是代表L和M为蟒蛇名单，我会做这样的：
L = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]]
M = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9], [10, 11]]
answer = [R for R in L if R[:-1] in M]
现在，我知道我可以在numpy中使用类似的列表推导并将结果转换为数组，因为numpy非常出色，可能有一种我不知道的更优雅的方法。
我尝试调查np.where（以获取所需的索引，然后可以将L代入其中），但这似乎并没有满足我的需求。
我将不胜感激
>>> import hashlib
>>> fn = lambda xs: hashlib.sha1(xs).hexdigest()
>>> m = np.apply_along_axis(fn, 1, M)
>>> l = np.apply_along_axis(fn, 1, L[:,:-1])
>>> L[np.in1d(l, m)]
array([[0, 1, 2],
[6, 7, 8]])
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