如何在NumPy中直接比较形状为(n,2)的嵌套数组的子数组匹配情况？

我正在处理形状为(n,2)的任意n值NumPy数组，想要检查其中是否存在完全匹配的双元素子数组。示例代码如下：

import numpy as np

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

if (b == a).any() == True:
    print('y')
    
if (c == a).any() == True:
    print('y1')
    
if (d == a).any() == True:
    print('y2')

当前代码因逐元素比较导致所有条件均为True，但我期望第一个和第三个条件返回True。请问是否存在无需循环即可直接比较的简便方法？

解决方案 #

要实现检查两个(n,2)数组中是否存在完全匹配的双元素子数组，可以结合NumPy的all()和any()方法，利用广播特性完成无循环的批量比较：

核心思路 #

1. 先对两个数组进行逐元素相等比较，得到形状相同的布尔数组；
2. 沿着子数组的维度（axis=1）调用all()，判断每个子数组的所有元素是否完全匹配，生成一维布尔数组；
3. 最后调用any()判断是否存在至少一个完全匹配的子数组。

修正后的代码 #

import numpy as np

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

# 检查是否存在至少一个完全匹配的子数组
if ((b == a).all(axis=1)).any():
    print('y')  # 触发，b与a的所有子数组都匹配

if ((c == a).all(axis=1)).any():
    print('y1')  # 不触发，c与a无匹配子数组

if ((d == a).all(axis=1)).any():
    print('y2')  # 触发，d与a有一个匹配子数组[1,0]

额外说明 #

如果需要判断两个数组整体完全相同（所有子数组一一对应匹配），可以直接使用np.array_equal()方法：

print(np.array_equal(a, b))  # 返回True
print(np.array_equal(a, d))  # 返回False

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jore1