今天我们来学习有关于集合的一系列操作。
一、查找不同元素
关键函数：
numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)参数：
参数 | 描述 |
| 数组/列表。作为被减数的集合。 |
| 数组/列表。作为减数的集合。 |
| （布尔值，默认 |
简单例子：
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np #查找在A但不在B中的元素 A = np.array([10,20,30,40,50]) B = np.array([30,40,60,70]) different_elements = np.setdiff1d(A,B) print(f"在A但不在B中的元素：{different_elements}") different_elements_1 = np.setdiff1d(B,A) print(f"在B但是不在A中的元素：{different_elements_1}")结果：
二、查找公共元素
关键函数：
numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)参数：
参数 | 描述 |
| 数组/列表。要计算交集的两个输入集合。 |
| （布尔值，默认 |
| （布尔值，默认 |
简单例子：
x = np.array([1,2,3,4,5,1]) y = np.array([2,3,6,5,1]) commen_elements = np.intersect1d(x,y) print(f"x与y公共的元素是：{commen_elements}") inter, ar1_inds, ar2_inds = np.intersect1d(x, y, return_indices=True) print(f"交集元素: {inter}") print(f"在 x 中的原始索引: {ar1_inds}") print(f"在 y 中的原始索引: {ar2_inds}")结果：
三、合并数组元素
关键函数：
numpy.union1d(ar1, ar2)参数：
| 参数 | 描述 |
ar1,ar2 | 数组/列表。要计算并集的两个输入集合。 |
简单例子：
arr1 = np.array([10,20,30]) arr2 = np.array([20,30,40,60,80]) union_elements = np.union1d(arr1,arr2) print(f"arr1和arr2的并集:{union_elements}")结果：
四、从两个数组中提取唯一元素
关键函数：
numpy.setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False)参数：
| 参数 | 描述 |
ar1,ar2 | 数组/列表。要计算对称差集的两个输入集合。 |
assume_unique | （布尔值，默认False）。如果为True，则跳过去重以提高性能。 |
简单例子：
a = np.array([10,20,30,40]) b = np.array([30,40,50,60]) xor_elements = np.setxor1d(a,b) print(f"a和b的差集：{xor_elements}")结果：
总结代码：
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np #查找在A但不在B中的元素 A = np.array([10,20,30,40,50]) B = np.array([30,40,60,70]) different_elements = np.setdiff1d(A,B) print(f"在A但不在B中的元素：{different_elements}") different_elements_1 = np.setdiff1d(B,A) print(f"在B但是不在A中的元素：{different_elements_1}") x = np.array([1,2,3,4,5,1]) y = np.array([2,3,6,5,1]) commen_elements = np.intersect1d(x,y) print(f"x与y公共的元素是：{commen_elements}") inter, ar1_inds, ar2_inds = np.intersect1d(x, y, return_indices=True) print(f"交集元素: {inter}") print(f"在 x 中的原始索引: {ar1_inds}") print(f"在 y 中的原始索引: {ar2_inds}") arr1 = np.array([10,20,30]) arr2 = np.array([20,30,40,60,80]) union_elements = np.union1d(arr1,arr2) print(f"arr1和arr2的并集:{union_elements}") a = np.array([10,20,30,40]) b = np.array([30,40,50,60]) xor_elements = np.setxor1d(a,b) print(f"a和b的差集：{xor_elements}")
