Python numpy intersect1d用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.intersect1d 的用法。

用法:

numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)

找到两个数组的交集。

返回两个输入数组中的排序后的唯一值。

参数：

ar1, ar2： array_like

输入数组。如果还不是 1D，将被展平。

assume_unique： bool

如果为 True，则假定输入数组都是唯一的，这样可以加快计算速度。如果 True 但 ar1 或 ar2 不是唯一的，则可能导致不正确的结果和超出范围的索引。默认为假。

return_indices： bool

如果为 True，则返回对应于两个数组交集的索引。如果有多个，则使用值的第一个实例。默认为假。

返回：

intersect1d： ndarray

已排序的 1D 常见元素和唯一元素数组。

comm1： ndarray

ar1 中第一次出现的公共值的索引。仅在 return_indices 为 True 时提供。

comm2： ndarray

ar2 中第一次出现的公共值的索引。仅在 return_indices 为 True 时提供。

例子：

>>> np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1])
array([1, 3])

要与两个以上的数组相交，请使用 functools.reduce：

>>> from functools import reduce
>>> reduce(np.intersect1d, ([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1], [6, 3, 4, 2]))
array([3])

要返回输入数组共有的值的索引以及相交的值：

>>> x = np.array([1, 1, 2, 3, 4])
>>> y = np.array([2, 1, 4, 6])
>>> xy, x_ind, y_ind = np.intersect1d(x, y, return_indices=True)
>>> x_ind, y_ind
(array([0, 2, 4]), array([1, 0, 2]))
>>> xy, x[x_ind], y[y_ind]
(array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]))