numpy.intersect1d#

numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)[源代码]#

查找两个数组的交集。

返回两个输入数组中均存在的已排序的唯一值。

参数:
ar1, ar2类数组

输入数组。如果不是一维数组，则会被展平。

assume_unique布尔

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。如果为 True 但 ar1 或 ar2 不唯一，则可能导致不正确的结果和越界索引。默认值为 False。

return_indices布尔

如果为 True，则返回与两个数组交集对应的索引。如果存在多个实例，则使用值的第一个实例。默认值为 False。

返回:
intersect1dndarray

共同且唯一元素的排序一维数组。

comm1ndarray

ar1 中共同值的第一次出现的索引。仅当 return_indices 为 True 时提供。

comm2ndarray

ar2 中共同值的第一次出现的索引。仅当 return_indices 为 True 时提供。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1])
array([1, 3])

要获取两个以上数组的交集，请使用 functools.reduce

>>> from functools import reduce
>>> reduce(np.intersect1d, ([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1], [6, 3, 4, 2]))
array([3])

返回输入数组中共同值的索引以及交集值

>>> x = np.array([1, 1, 2, 3, 4])
>>> y = np.array([2, 1, 4, 6])
>>> xy, x_ind, y_ind = np.intersect1d(x, y, return_indices=True)
>>> x_ind, y_ind
(array([0, 2, 4]), array([1, 0, 2]))
>>> xy, x[x_ind], y[y_ind]
(array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]))
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