python 对比两个二维数组

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mob64ca12e8d855 2024-08-09 12:24:04 ©著作权

文章标签 二维数组 NumPy 数组 文章分类 Python 后端开发

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Python 对比两个二维数组

在数据处理和科学计算中，我们经常需要对比两个二维数组（或矩阵）。这可以用于各种用途，例如比较实验结果、检查数据一致性、排错等等。在 Python 中，我们可以利用热门的数值计算库 NumPy 轻松实现这一点。

什么是二维数组？

二维数组可以被视为一个表格或矩阵，其中，每个数组元素都可以通过行和列的索引进行访问。在 Python 中，我们通常会使用列表或者 NumPy 数组来表示二维数组。

例如，一个简单的二维数组可以如下表示：

array1 = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

array2 = [
    [1, 2, 0],
    [4, 0, 6],
    [0, 8, 9]
]

在这个例子中，array1 和 array2 都是 3x3 的二维数组。

对比两个二维数组

对比两个二维数组的方法有很多，主要取决于你的需求。以下是一些常见的方法，使用 NumPy 库可以大大简化这个过程。

1. 使用 NumPy 进行基本比较

首先，你需要安装 NumPy。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy

接下来，使用 NumPy 对两个二维数组进行比较。以下是代码示例：

import numpy as np

array1 = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

array2 = np.array([
    [1, 2, 0],
    [4, 0, 6],
    [0, 8, 9]
])

# 使用 NumPy 的比较运算符
comparison = array1 == array2
print(comparison)

输出结果将是一个与原数组形状相同的布尔数组，显示对应元素是否相等：

[[ True  True False]
 [ True False  True]
 [False  True  True]]

2. 计算不相等的元素数量

如果你需要统计不相等的元素数量，可以利用 np.sum() 函数来处理布尔数组。以下是示例代码：

# 计算不相等的元素数量
num_differences = np.sum(array1 != array2)
print(f'两个数组不相等的元素数量: {num_differences}')

3. 逐元素对比并输出不同的值

如果想要输出不同的值，可以使用数组索引的方式。以下是相应的代码：

# 找出不同的元素及其索引
differences = np.where(array1 != array2)
for row, col in zip(differences[0], differences[1]):
    print(f'不同的元素: array1[{row}, {col}] = {array1[row, col]}, array2[{row}, {col}] = {array2[row, col]}')

输出结果将显示所有不同元素的具体值与位置。

4. 可视化对比结果

在实际应用中，视觉效果有助于快速发现数据中的不一致。这里，我们可以绘制热图来比较两个数组。我们需要安装 matplotlib 库：

pip install matplotlib

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建热图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Array 1')
plt.imshow(array1, cmap='viridis', interpolation='none')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Array 2')
plt.imshow(array2, cmap='viridis', interpolation='none')

plt.tight_layout()
plt.show()

这将会生成两个热图，让你更直观地对比两个数组的差异。