NumPy 集合操作
什么是集合
数学中的集合是独特元素的集合。
集合用于涉及频繁交集、并集和差集的操作。
在 NumPy 中创建集合
我们可以使用 NumPy 的 unique() 方法从任何数组中查找唯一元素。
例如。 创建一个集合数组，但请记住集合数组只能是一维数组。
实例
将以下具有重复元素的数组转换为集合:
import numpy as np
arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])
x = np.unique(arr)
print(x)
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寻找唯一值
要查找两个数组的唯一值，请使用 union1d() 方法。
实例
求以下两个集合数组的并集:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.union1d(arr1, arr2)
print(newarr)
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寻找交集
要仅查找两个数组中都存在的值，请使用 intersect1d() 方法。
实例
求以下两个集合数组的交集:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.intersect1d(arr1, arr2, assume_unique=True)
print(newarr)
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注释: intersect1d() 方法采用可选参数 assume_unique , 如果设置为 True 可以加快计算速度。 处理集合时应始终设置为 True。
发现差集
要仅查找第一组中不存在于秒组中的值，请使用 setdiff1d() 方法。
实例
找出set1和set2的区别:
import numpy as np
set1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.setdiff1d(set1, set2, assume_unique=True)
print(newarr)
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注释: setdiff1d() 方法采用可选参数 assume_unique , 如果设置为 True 可以加快计算速度。 处理集合时应始终设置为 True。
寻找对称差集
要仅查找两个集合中都不存在的值，请使用 setxor1d() 方法。
实例
求set1和set2的对称差:
import numpy as np
set1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.setxor1d(set1, set2, assume_unique=True)
print(newarr)
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注释: setxor1d() 方法采用可选参数 assume_unique , 如果设置为 True 可以加快计算速度。 处理集合时应始终设置为 True。
