Numpy union1d() 函数

Numpy union1d() 函数用于计算两个数组的并集。它返回一个已排序的数组，其中包含在任一输入数组中均存在的唯一元素。此函数可用于合并两个数组并删除重复项。

我们还可以使用 union1d() 函数将不同维度的数组合并为一个包含唯一元素的有序数组。

通常，union1d() 函数类似于集合论中的并集运算，其中 A 表示集合 A 或集合 B 中的所有元素，包括它们的交集。

语法

以下是 Numpy union1d() 函数的语法 -

numpy.union1d(ar1, ar2)

参数

以下是Numpy union1d() 函数 -

• ar1:第一个输入数组。
• ar2:第二个输入数组。

返回类型

此函数返回一个已排序的一维数组，其中包含在任一输入数组中均存在的唯一元素。

示例

以下是使用 Numpy union1d() 函数求两个数组并集的基本示例 -

import numpy as np
my_Array1 = np.array([10, 20, 30, 40])
my_Array2 = np.array([30, 40, 50, 60])
result = np.union1d(my_Array1, my_Array2)
print("Union:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

Union: [10 20 30 40 50 60]

示例:字符串数组作为参数

union1d() 函数也可以用于字符串数组。在以下示例中，我们对两个字符串数据类型的数组执行了并集运算 -

import numpy as np
array1 = np.array(["apple", "banana", "cherry"])
array2 = np.array(["banana", "date", "orange"])
result = np.union1d(array1, array2)
print("Union:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

Union: ['apple' 'banana' 'cherry' 'date' 'orange']

示例:合并不同的输入数据类型

我们还可以使用 union1d() 函数来合并混合数据类型(例如，整数和字符串)的数组。

这里，首先使用 astype() 函数将整数数组转换为字符串数组。然后，将转换后的字符串数组与第二个字符串数组执行并集运算，得到一个包含唯一元素的组合数组 -

import numpy as np
int_Array1 = np.array([1, 2, 3])
str_Array2 = np.array(["2", "4", "6"])
result = np.union1d(int_Array1.astype(str), str_Array2)
print("Union:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

Union: ['1' '2' '3' '4' '6']

numpy_array_manipulation.html