Question

假设我有两个不同形状的矩阵A和B。我想在十字路口比较它们。

即A = a1 x a2和B = b1 x b2。让

A = np.ones((3, 4))
B = np.ones((5, 2))

然后交叉点将是(3, 2)。下一步是将两个矩阵都裁剪为(3, 2)并进行比较。

我能够使用numpy来做这些事情，但这看起来效率很低而且不够优雅。对于二维A，B来说，实现这一目标的简洁方法是什么？

Answer 1

如果我理解正确，您正在寻找适合A和B内部的最大可能子阵列。您可以只比较A和B的每个维度，并选择最小的维度：

def largest_subarray(A, B):
    dims = np.minimum(A.shape, B.shape)         # find smallest dimensions
    idx = tuple(slice(None, dd) for dd in dims) # construct tuple of slice indices
    return A[idx], B[idx]                       # index into A and B

对于您的示例数组，它将返回A[:3, :2], B[:3, :2]。

比较不同形状的矩阵

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