Репликация результата индексов функции ISMEMBER Matlab в NumPy?

Question

Я ломал голову над решением, которое соответствует этому старому вопросу . Я пытался найти шаблон кода Python, который копирует результат индексов. Например:

A = [3;4;4;3;6]
B = [2;5;2;6;3;2;2;5]
[tf ix] = ismember(A,B)
>> A(tf)

ans =

     3
     3
     6
>> B(ix(tf))

ans =

     3
     3
     6

Что я могу сделать, так это если массив C упорядочен так же, как BI теперь может соответствующим образом вставить значения C в новый массив D, упорядоченный так же, как A. Я делаю это отображение данных много! Я хотел бы, чтобы это работало для различных типов данных, таких как строки и даты, в частности. Кажется, что numpy's in1d получает меня на полпути туда. Я также открыт для других идей Pythonic!

D(tf) = C(ix(tf))

Спасибо!

Answer 1

import numpy as np

A = np.array([3,4,4,3,6])
B = np.array([2,5,2,6,3,6,2,2,5])

def ismember(a, b):
    # tf = np.in1d(a,b) # for newer versions of numpy
    tf = np.array([i in b for i in a])
    u = np.unique(a[tf])
    index = np.array([(np.where(b == i))[0][-1] if t else 0 for i,t in zip(a,tf)])
    return tf, index

tf,ix=ismember(A,B)
print(tf)
# [ True False False  True  True]
print(ix)
# [4 0 0 4 5]
print(A[tf])
# [3 3 6]
print(B[ix[tf]])
# [3 3 6]