np.intersect1d()函数

np.intersect1d()函数是numpy中常用的函数之一，它的作用是求两个数组的交集。该函数的原型为numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)，其中ar1和ar2为两个需要求交集的数组，assume_unique表示是否假设输入数组都是唯一的，return_indices表示是否返回输入数组中的索引。该函数返回在ar1且在ar2中的排序的唯一值，一维数组。下面是一些使用np.intersect1d()函数的例子：

np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1]) # array([1, 3])
np.intersect1d([1, 2, 4, 9], [2, 4, 6, 8]) # array([2, 4])
np.intersect1d([0, 1, 2, 3], [5, 6, 7, 8]) # array([], dtype=int32)

相关问题

np.intersect1d

`np.intersect1d`是NumPy库中的函数，用于计算两个数组的交集（即共同元素）。该函数返回一个按升序排列的数组，其中只包含输入数组中共同存在的元素。示例如下：

import numpy as np

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

intersect_arr = np.intersect1d(arr1, arr2)
print(intersect_arr)  # [3 4 5]

在上面的示例中，`arr1`和`arr2`的交集是`[3, 4, 5]`，因此`np.intersect1d`返回一个包含这些共同元素的数组。

np.intersect1d用法示例

`np.intersect1d()` 函数是用于返回两个数组中共同存在的元素，它的使用方法如下：

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

其中，`ar1` 和 `ar2` 分别是两个需要求交集的数组，`assume_unique` 表示输入的数组是否已经是唯一的，`return_indices` 表示是否返回交集元素在两个数组中的位置。

下面是一些示例：

import numpy as np

# 一维数组求交集
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 3, 4, 5])
print(np.intersect1d(a, b))  # 输出 [2 3 4]

# 二维数组求交集
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[2, 3, 4], [1, 2, 3]])
print(np.intersect1d(c, d))  # 输出 [1 2 3 4]

# 指定返回交集元素在两个数组中的位置
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 3, 4, 5])
print(np.intersect1d(a, b, return_indices=True))  # 输出 (array([2, 3, 4]), array([1, 2, 3]), array([0, 1, 2]))

# 假设数组已经是唯一的，提高求交集的效率
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([2, 3, 4, 5])
print(np.intersect1d(a, b, assume_unique=True))  # 输出 [2 3 4]

在上面的示例中，`np.intersect1d()` 函数返回的是两个数组中共同存在的元素。比如，数组 `[1, 2, 3, 4]` 和数组 `[2, 3, 4, 5]` 的交集是 `[2, 3, 4]`，则 `np.intersect1d([1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5])` 的输出是 `array([2, 3, 4])`，表示两个数组中共同存在的元素是 2、3 和 4。