如何返回两个2D数组的差异且保持原有维度和元素位置

你可以通过布尔掩码+全零初始化的方式实现，核心逻辑是保留原数组维度的前提下，仅对差异位置赋值：

核心实现步骤 #

• 先通过arr1 != arr2生成和原数组维度完全一致的布尔掩码，差异位置为True，相同位置为False
• 初始化一个和arr2结构完全一致的全0数组
• 将掩码为True的位置替换为arr2对应位置的元素即可

完整可运行代码 #

import numpy as np

# 示例输入
arr1 = np.array([
    [0, 1, 2],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]
])
arr2 = np.array([
    [0, 1, 2],
    [3, 5, 5],
    [6, 7, 8]
])

# 生成差异数组
mask = arr1 != arr2
diff = np.zeros_like(arr2)
diff[mask] = arr2[mask]

print(diff)

运行输出 #

[[0 0 0]
 [0 5 0]
 [0 0 0]]

原代码无法保留维度的原因是np.nonzero返回的是差异位置的索引序列，直接索引取值会将结果拍平为一维数组，丢失原维度信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nemi