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, 可選

如果為True，則假定輸入數組都是唯一的，

這可以加快計算速度。 默認值為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?對稱差集——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

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python库整理：numpy 集合操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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