jupyter 提取两个一维数组中相同的数组成一个新数组

假设我们已经有了两个名为 `arr1` 和 `arr2` 的一维NumPy数组，下面是提取其中相同元素组成的新数组的代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
common_arr = np.intersect1d(arr1, arr2)
print(common_arr)

输出结果：

[3 4 5]

在这个例子中，我们使用 NumPy 的 intersect1d 函数来获取两个数组中相同的元素。这个函数会返回一个新数组，其中包含两个输入数组中共同出现的元素，且每个元素只出现一次。我们将这个新数组赋值给变量 `common_arr`，并使用 print 函数来输出结果。

相关问题

matlab 从三维数组中提取一个2维数组

### 回答1：
在Matlab中，我们可以使用索引操作和切片操作从一个三维数组中提取一个二维数组。

首先，假设我们有一个三维数组A，其大小为[3,4,5]。我们想要从A中提取一个二维数组B。

如果我们想要提取的是一个平面，即将其中一个维度的大小设置为1，例如提取A的第二个维度，我们可以使用如下的索引操作：

B = A(:,:,2);

在这个例子中，冒号表示取所有的元素，所以我们提取的是A的第二个维度，结果是一个大小为[3,5]的二维数组B。

如果我们想要提取的是一个部分平面或区域，我们可以使用切片操作。例如，我们想要提取A的第一个维度中的第1到2行和第3到4列的部分区域，可以使用如下的切片操作：

B = A(1:2,3:4,:);

在这个例子中，我们使用了冒号来表示取所有的元素，然后指定了所感兴趣的区域的索引范围。结果B是一个大小为[2,2,5]的三维数组，其中只包含我们感兴趣的区域。

通过索引操作和切片操作，我们可以从一个三维数组中提取一个二维数组。根据具体的需求，我们可以使用不同的索引和切片操作来获得所需要的结果。

### 回答2：
要从一个三维数组中提取一个二维数组，可以利用MATLAB中的切片操作。首先，需要确定要提取的二维数组所处的三维数组的位置。假设三维数组名为A，要提取的二维数组所处的位置为(i, j, k)。则可以使用以下代码提取出二维数组B：

B = A(:, :, k);
其中，":"表示提取该维度的所有元素，所以第一个":"表示提取所有的行，第二个":"表示提取所有的列，k表示要提取的二维数组所处的第三维的位置。

通过这个操作，我们将从三维数组A中提取出了一个二维数组B，B的大小与A的前两个维度大小相同。可以使用B进行进一步的分析和处理。

### 回答3：
在MATLAB中，可以使用索引操作符和冒号运算符来从一个三维数组中提取一个二维数组。

假设我们有一个名为A的三维数组，其大小为m × n × p，我们想要从中提取一个二维数组B。

首先，我们需要选择一个固定的平面（第三维），也就是我们想要从中提取二维数组的平面。假设我们选择第k个平面。

然后，我们可以使用索引操作符来提取这个平面上的所有元素。我们可以使用冒号运算符来选择第一维和第二维的范围，以获取整个平面上的元素。这可以通过以下方式完成：

B = A(:,:,k);

这将提取数组A的第k个平面，并将其存储在数组B中。

值得注意的是，如果我们只想选择平面上的特定行或列，我们可以在冒号运算符中指定相应的范围。例如，如果我们只想选择平面的前五行和后三列，我们可以使用以下代码：

B = A(1:5, :, k);
B = B(:, end-2:end);

这将从数组A的第k个平面中选择前五行和所有列，并将其存储在数组B中。然后，我们可以再次使用冒号运算符来选择B中的前五行和最后三列。

通过使用索引操作符和冒号运算符，我们可以从一个三维数组中提取一个二维数组。

jupyter notebook实现两个三维数组相乘

在Jupyter Notebook中实现两个三维数组的相乘可以使用NumPy库来进行操作。首先，你需要导入NumPy库并创建两个三维数组。然后，使用NumPy的dot函数来进行矩阵相乘操作。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个三维数组
array1 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                   [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                   [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

array2 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                   [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                   [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

# 使用dot函数进行矩阵相乘
result = np.dot(array1, array2)

print(result)

这段代码中，我们首先导入了NumPy库，并创建了两个三维数组`array1`和`array2`。然后，使用`np.dot()`函数对这两个数组进行矩阵相乘操作，并将结果保存在`result`变量中。最后，我们打印出结果。