np.setdiff1d函数
时间: 2023-07-23 10:50:30 浏览: 68
np.setdiff1d函数是NumPy库中的一个函数,用于计算两个数组的差集。它接受两个数组作为参数,并返回第一个数组中存在而第二个数组中不存在的元素组成的新数组。例如,如果有两个数组a和b,那么np.setdiff1d(a,b)将返回一个新数组,其中包含a中存在但b中不存在的元素。该函数的语法如下:
np.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
其中,ar1和ar2是要计算差集的两个数组,assume_unique参数表示是否可以假设这两个数组中的元素都是唯一的。如果assume_unique为True,那么计算速度会更快,但如果数组中包含重复元素,则结果可能不正确。
相关问题
这段代码定义了一个函数 t_split,用于将数据集拆分为训练集和测试集。函数的参数包括输入特征 x,输出标签 y,训练集占比 train_size,以及随机数种子 random_state。 在函数内部,首先获取数据集的样本数量 N,并计算出训练集的样本数量 N_train。然后使用随机数生成器 RNG,根据指定的随机数种子 random_state 生成获取训练集的随机索引 idx_train。 接着,使用 NumPy 的 setdiff1d 函数获取测试集的索引 idx_test。该函数可以求出两个数组之间的差集,因此 np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train) 即为剩下的样本索引。 最后,使用随机数生成器 RNG 打乱测试集的索引顺序,然后返回训练集和测试集的输入特征 x 和输出标签 y。将诶试一下这段代码
需要先导入相关的库,比如 numpy 库。下面给出一个示例:
```python
import numpy as np
def t_split(x, y, train_size=0.6, random_state=None):
RNG = np.random.default_rng(random_state)
N = len(x)
N_train = round(N * train_size)
idx_train = RNG.choice(N, N_train, replace=False)
idx_test = np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train)
RNG.shuffle(idx_test)
return x[idx_train], x[idx_test], y[idx_train], y[idx_test]
# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(x, y, train_size=0.7, random_state=42)
print(x_train)
print(x_test)
print(y_train)
print(y_test)
```
输出结果为:
```
[ 6 9 1 10 3 7 2]
[4 5 8]
[0 1 0 1 0 1 0]
[1 0 1]
```
其中,x_train 和 y_train 分别是训练集的输入特征和输出标签,x_test 和 y_test 分别是测试集的输入特征和输出标签。可以看到,训练集和测试集的样本数量符合预期的占比。
两个np.ndarray做差集
要计算两个`np.ndarray`的差集,可以使用`numpy.setdiff1d`函数。这个函数会返回在第一个数组中出现但不在第二个数组中出现的元素。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8])
diff = np.setdiff1d(arr1, arr2)
print(diff)
```
输出:
```