[Python知识库]python库整理：numpy 集合操作

1 并集——union1d

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

newarr = np.union1d(arr1, arr2)
newarr
#array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

2 交集——intersect1d

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)
newarr
#array([3, 4])

2.1 assume_unique

bool, 可选

如果为True，则假定输入数组都是唯一的，

这可以加快计算速度。 默认值为False。

3?差集——setdiff1d

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

newarr = np.setdiff1d(set1, set2, assume_unique=True)
newarr
#array([1, 2])
#在set1，但不在set2中的元素

4?对称差集——setxor1d

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

newarr = np.setxor1d(set1, set2, assume_unique=True)
newarr
#array([1, 2, 5, 6])
#在set1中，但不在set2中的；在set2中，但不在set1中的