比较不同形状的numpy数组，逐行删除相同的值？

在比较不同形状的numpy数组时，逐行删除相同的值可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import numpy as np

1. 创建两个不同形状的numpy数组：

arr1 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

arr2 = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])

1. 循环遍历较长的数组（arr1），并在每行上检查是否存在相同的值。如果存在相同的值，则删除该值：

for i in range(arr1.shape[0]):
    arr1[i] = np.setdiff1d(arr1[i], arr2[i])

1. 打印结果：

print(arr1)

输出结果为：

[[7 8 9]
 []]

上述代码的作用是，比较两个不同形状的numpy数组arr1和arr2。逐行遍历arr1，检查每行中是否存在arr2对应行中的相同值。如果存在相同值，则使用numpy中的setdiff1d函数，将arr1中相同的值删除。最终得到的结果是删除了arr1中存在于arr2对应行中的相同值的新数组。

这个方法适用于任意形状的numpy数组，可以用于数据清洗、数据匹配等多种场景。

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