在python中将一个数组与其他两个数组进行比较

Jan-Bert 发表于 Dev

扬·伯特

我有一组3个数组，我会互相比较。数组a包含一组值，数组b和c的值应部分相同。

就是这样，如果说a[0] == b[0]比c[0]总是错误的值

为了更好的解释，我尝试显示我的意思。

import numpy as np

a = np.array([2, 2, 3, 4])
b = np.array([1, 3, 3, 4])
c = np.array([2, 2, 4, 3])

print(a == b)
# return: [False False True  True]
print(a == c)
# return: [True True False False]

如您所见，从这两个集合中我都有两个True和两个False。因此，如果两者之一都为真，则总数应为真。当我执行以下操作时，我得到一个单个的True / False数组。答案就是我想要的...

print((a == b).all())
# return: False
print((a == c).all())
# return: False

print(a.all() == (b.all() or c.all()))
# return: True

当我将数组b和c设置为使得我有两种说法都是错误的时候，我应该以False结尾

import numpy as np

a = np.array([2, 2, 3, 4])
b = np.array([1, 3, 3, 4])
c = np.array([5, 2, 4, 3])


print(a == b)
# return: [False False True  True]
print(a == c)
# return: [False True False False]

print((a == b).all())
# return: False
print((a == c).all())
# return: False

到目前为止，一切都很好

print(a.all() == (b.all() or c.all()))
# return: True

这部分不好，应该是假的！！我如何获得这样的一个或函数，以便当a相同值中的每个值都存在于b或c??中时，我以True结尾？

编辑：关于a[0] == b[0]比的解释c[0]：我有一个python函数，其中包含相位信息，并且必须执行一些操作。在此之前，我想检查是否与虚值数组或相位角数组有关。我想在做某事之前先检查一下。问题在于相位角，因为右侧是反相pi。因此，对于每个值，我都有两个选择。是的，在大多数情况下，它是排他的，或者在+/- pi / 2的情况下不是，因为两者都是正确的，这也很好。

正义的

根据您的示例和解释，我想您想要的是：

对于每个位置，正好与b或c具有相同的值a

如果是这样，可以使用以下代码完成：

def is_exclusively_jointly_same(a, b, c):
    return np.logical_xor(a==b, a==c).all() # or use ^ below
    # return ((a==b)^(a==c)).all()

的^是异或（XOR）运算符，它返回True当且仅当精确地它的参数中的一个是True。

因此，表达式的(a==b)^(a==c)意思是a==b或a==c，但不是全部。然后.all()检查是否对数组中的所有位置都正确。

例子：

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[1,2,0,0,5]）
>>> c = np.array（[0,0,3,4,0]）
>>> is_exclusively_jointly_same（a，b，c）
真的

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[0,2,0,0,5]）＃第一个值都不是1
>>> c = np.array（[0,0,3,4,0]）
>>> is_exclusively_jointly_same（a，b，c）
错误的

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[1,2,0,0,5]）＃第一个值都为1
>>> c = np.array（[1,0,3,4,0]）
>>> is_exclusively_jointly_same（a，b，c）
错误的

如果您想要的是：

对于每个位置，至少一个b和c应该具有相同的值作为a

，那么您需要更改为OR而不是XOR，如下所示：

def is_jointly_same(a, b, c):
    return np.logical_or(a==b, a==c).all() # or use | below
    # return ((a==b) | (a==c)).all()

例子：

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[1,2,0,0,5]）
>>> c = np.array（[0,0,3,4,0]）
>>> is_jointly_same（a，b，c）
真的

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[0,2,0,0,5]）＃第一个值都不是1
>>> c = np.array（[0,0,3,4,0]）
>>> is_jointly_same（a，b，c）
错误的

>>> a = np.array（[1,2,3,4,5]）
>>> b = np.array（[1,2,0,0,5]）＃第一个值都为1
>>> c = np.array（[1,0,3,4,0]）
>>> is_jointly_same（a，b，c）
真的