np.setdiff1d

`np.setdiff1d`是NumPy库中的一个函数，它用于计算两个一维数组之间的差集，即只存在于第一个数组（称为`array1`）而不在第二个数组（称为`array2`）中的元素。这个函数返回一个新的数组，包含了所有从`array1`中减去`array2`后的结果。

语法通常是这样的：

numpy.setdiff1d(array1, array2)

- `array1`: 要从中查找差异的一维数组。
- `array2`: 另一个一维数组，可以从`array1`中移除其元素。

如果需要的话，还可以提供第三个可选参数`assume_unique=False`，默认情况下，`setdiff1d`假设输入数组不包含重复的元素，如果不满足此条件，可以设置`assume_unique=True`来避免错误。

例如：

import numpy as np

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

result = np.setdiff1d(arr1, arr2)
print(result)  # 输出 [1, 2, 5]

相关问题

np.setdiff1d函数

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。

def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0] deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1] notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0])) '划线操作' lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000 minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape) C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]] for i in notZeroRow: negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0] if negatives.size > 0: C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]] return C 添加注释

以下是给上述代码添加注释的示例：

def draw_line(zeroArray, C):
    # 找出没有独立零元素的行
    notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0]
    # 找出非独立零元素的列
    deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1]

    # 将具有独立零元素的行和非独立零元素的列合并
    notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0]))
    
    '划线操作'
    # 找出需要划线的行
    lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow)
    # 找出需要划线的列
    lineListColumn = deletaZeroColumn
    
    # 创建C的副本并将需要划线的部分设为一个极大数
    findMin = np.copy(C)
    findMin[lineListRow, :] = 100000
    findMin[:, lineListColumn] = 100000
    
    # 找到需要减去的最小值的索引
    minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape)
    
    # 在具有独立零元素的行上减去最小值
    C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    
    # 消除负数元素
    for i in notZeroRow:
        negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0]
        if negatives.size > 0:
            C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    
    return C

注释解释了每个步骤的目的和操作，使代码更易读和理解。这样其他开发人员在阅读或维护代码时，能够更清楚地了解代码的逻辑和功能。