Comparando dos matrices numpy entre sí

Tengo dos matrices numpy de igual tamaño (que son 48x365) donde cada elemento es -1, 0 o 1. Quiero comparar las dos y ver cuántas veces son tanto lo mismo y cuántas veces son diferentes mientras se descuentan todas las veces en que al menos una de las matrices tiene un cero como no hay datos. Por ejemplo:Comparando dos matrices numpy entre sí

for x in range(48): 
    for y in range(365): 
     if array1[x][y] != 0: 
      if array2[x][y] != 0: 
       if array1[x][y] == array2[x][y]: 
        score = score + 1 
       else: 
        score = score - 1 
return score

Esto lleva mucho tiempo. Estaba pensando en aprovechar el hecho de que multiplicar los elementos juntos y sumar todas las respuestas puede dar el mismo resultado, y estoy buscando una función numpy especial para ayudar con eso. No estoy seguro de qué función numpy inusual hay por ahí.

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2011-07-14 Double AA

Simpy no iterar. La iteración sobre una matriz numpy derrota el propósito de usar la herramienta.

ans = np.logical_and(
    np.logical_and(array1 != 0, array2 != 0), 
    array1 == array2)

debería dar la solución correcta.

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2011-07-14 18:29:35 Paul

¡Buena idea! Pero esto me da una matriz booleana. Todavía necesito resumir todos los True para obtener una puntuación. ¿Hay una manera numpy-thonic para hacer eso? –

seguro. 'np.sum (ans)' – Paul

también puede usar 'np.sum (array1 [ans])' o 'np.sum (array2 [ans])' si desea sumar por sí mismo. cada vez que tenga un 'falso' como entrada, no tendrá en cuenta el valor. – ahelm

cálculos sencillos a lo largo de las siguientes líneas, le ayudará a seleccionar el modo más adecuado para manejar su caso:

In []: A, B= randint(-1, 2, size= (48, 365)), randint(-1, 2, size= (48, 365)) 
In []: ignore= (0== A)| (0== B) 
In []: valid= ~ignore 

In []: (A[valid]== B[valid]).sum() 
Out[]: 3841 
In []: (A[valid]!= B[valid]).sum() 
Out[]: 3849 
In []: ignore.sum() 
Out[]: 9830

Asegurar que los cálculos son válidos:

In []: 3841+ 3849+ 9830== 48* 365 
Out[]: True

lo tanto, su score (con estos valores aleatorios) sería:

In []: a, b= A[valid], B[valid] 
In []: score= (a== b).sum()- (a!= b).sum() 
In []: score 
Out[]: -8

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2011-07-14 19:02:00 eat

Fo r mí la forma más fácil es hacer esto:

A = numpy.array() 
B = numpy.array() 

T = A - B 
max = numpy.max(numpy.abs(T)) 

epsilon = 1e-6 
if max > epsilon: 
    raise Exception("Not matching arrays")

Se permite saber rápidamente si las matrices son los mismos y permitir comparar los valores de coma flotante !!

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2011-07-14 22:32:26 ykatchou

¡Una solución un poco más general que la OP solicitada pero muy útil de hecho! – petr

import numpy as np 

A = np.array() 
B = np.array() 
... 
Z = np.array() 

to_test = np.array([A, B, .., Z]) 

# compare linewise if all lines are equal 
np.all(map(lambda x: np.all(x==to_test[0,:]), to_test[1:,:]))

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2013-09-11 12:58:49 wollez

Comparando dos matrices numpy entre sí

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