如何从numpy数组A中删除所有存在于数组B中的相同行

核心需求是从更大的数组A中，剔除所有在数组B中出现过的行，生成仅包含A独有行的数组C。

以下是两种可直接使用的实现方式： #

方法1：广播逐行对比（适配中小规模数组） #

实现逻辑简单直观，代码量少：

import numpy as np

# 示例数组构造
A = np.array([[1,0,0], [2,0,0], [3,0,0], [4,0,0], [5,0,0]])
B = np.array([[2,0,0], [5,0,0]])

# 生成过滤掩码：A中某行不在B中则为True
mask = ~(A[:, np.newaxis] == B).all(axis=2).any(axis=1)
C = A[mask]

# 输出验证：[[1 0 0] [3 0 0] [4 0 0]]
print(C)

方法2：结构化数组映射（适配大规模数组，性能更高） #

当A、B行数达到数千甚至上万时，广播对比会占用过高内存，用该方案时间、空间复杂度更低：

# 将整行转换为单个结构化void元素，可直接做包含判断
A_row = A.view(np.dtype((np.void, A.dtype.itemsize * A.shape[1])))
B_row = B.view(np.dtype((np.void, B.dtype.itemsize * B.shape[1])))

# 调用in1d快速判断行是否存在
mask = ~np.in1d(A_row, B_row)
C = A[mask]

注意：使用该方法前需要确保A和B的dtype、每行元素数量完全一致，否则会出现判断错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sbobby