numpy.setxor1d#

numpy.setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False)[源代码]#

查找两个数组的集合异或。

返回只存在于其中一个(而非两个)输入数组中的排序后的唯一值。

参数:
ar1, ar2类数组

输入数组。

assume_unique布尔值

如果为 True,则假设输入数组都是唯一的,这可以加快计算速度。默认为 False。

返回:
setxor1dndarray

输入数组中仅存在一个值的排序后的 1D 唯一值数组。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 2, 4])
>>> b = np.array([2, 3, 5, 7, 5])
>>> np.setxor1d(a,b)
array([1, 4, 5, 7])