遍历两个Numpy数组时如何获取共同匹配的元素值

方法1：修改现有遍历逻辑 #

你原有代码只需要把print(True)换成打印匹配到的元素即可，示例代码：

for elem in an_array:
    if elem in another_array:
        print(elem)

这种写法逻辑简单，适合小规模数组使用。

方法2：使用Numpy内置函数（更推荐） #

Numpy提供了原生的交集计算函数np.intersect1d，效率远高于手动遍历，尤其适合数据量较大的场景。注意你的another_array中同时存在字符串和整数类型，建议先统一转为字符串类型避免类型不匹配导致匹配失败，示例代码：

import numpy as np

# 原数组定义
an_array=np.array(['1601-3003-2105','3200-0000-0001','3200-0000-0002','93043','K036095','K036096'])
another_array=np.array(['3200-0000-0001','701450491A4CU',16])

# 统一转换为字符串类型
an_array_str = an_array.astype(str)
another_array_str = another_array.astype(str)

# 计算两个数组的交集
common_elements = np.intersect1d(an_array_str, another_array_str)
print(common_elements)

运行后输出结果为：

['3200-0000-0001']

如果你的数组本身无重复元素，可添加assume_unique=True参数进一步提升运行效率：
common_elements = np.intersect1d(an_array_str, another_array_str, assume_unique=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者superunknown