如何从两个数组中找到匹配的元素和索引？

例如

a = [1,1,2,4,5,6,7,100]
b = [1,8,100]

我可以使用以下方法找到匹配的元素：

np.intersect1d(a,b)

array([  1,100])

那么，如何分别获取数组 a 和 b 中匹配元素的索引？

Python 中是否有类似的函数？

在 return_indices 中使用 numpy.intersect1d：

intersect,ind_a,ind_b = np.intersect1d(a,b,return_indices=True)

输出：

intersect
# array([  1,2,4,5,7,100])
ind_a
# array([0,3,6,8,9],dtype=int64)
ind_b
# array([0,1,dtype=int64)

然后可以重复使用：

np.array(a)[ind_a]
np.array(b)[ind_b]

array([  1,100])

您可以使用 enumerate 跟踪索引，如下所示：

a = [1,100]
b = [1,100]
#    0  1  2  3  4  5  6  7  8   9

print([i for i,x in enumerate(zip(a,b)) if x[0] == x[1]])

[0,9]

这里发生了什么？！

我们正在利用惊人的 enumerate 函数！此函数为可迭代对象中的每个元素生成一个元组，第一个元素是枚举（或本例中的索引），第二个元素是可迭代对象。

zip(a,b) 的枚举如下所示

[(0,(1,1)),2)),(2,(3,(4,(5,4)),(6,5)),(7,7)),(8,8)),(9,(100,100))]

# lets look a little closer at one element
(0,1))
# ^     ^
# index iterable

从这里开始就很简单了！解压可迭代对象并检查两个元素是否相等，如果相等，则将枚举 # 附加到列表中！

像这样使用 range：

matching_idxs = [idx for idx in range(len(a)) if a[idx] == b[idx]] 
print(matching_idxs)
# [0,9]

使用 enumerate 和 zip：

a = [1,100]

output = [(i,x) for i,(x,y) in enumerate(zip(a,b)) if x == y]

print(output)

[(0,1),2),4),5),100)]

这导致元组列表为 (index,value)

借助 scanf() 函数并行循环两个列表，这非常简单：

zip