Numpy setdiff1d的使用及保持顺序

Numpy setdiff1d的使用及保持顺序

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy的setdiff1d方法,并且保持原数组的顺序。

阅读更多:Numpy 教程

Numpy简介

Numpy是一个Python语言的开源的科学计算库,用于处理数组、矩阵等数据结构和高级数学函数。Numpy提供了大量的高级数学函数,并且能够处理高维数组和矩阵。

Numpy setdiff1d方法

Numpy提供了setdiff1d方法来计算两个数组之间的差集。具体用法如下:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

diff = np.setdiff1d(arr1, arr2)
print(diff)
Python

上述代码会输出:[1 2 3],表示arr1中有,但是arr2中没有的元素。

保持顺序

然而,Numpy的setdiff1d方法会默认对结果进行排序,导致最终结果的顺序与原数组不一致。如果需要保持原数组的顺序,可以通过Numpy的in1d方法和boolean indexing来实现。具体代码如下:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

mask = np.in1d(arr1, arr2)
diff = arr1[~mask]

print(diff)
Python

上述代码中,in1d方法会返回一个boolean数组,表示arr1中的元素是否在arr2中。~mask表示将boolean数组取反,再通过boolean indexing将与arr2不同的元素提取出来。上述代码会输出:[1 2 3]。

多个数组的差集

Numpy的setdiff1d方法可以一次处理多个数组之间的差集。具体代码如下:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr3 = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11])

diff = np.setdiff1d(arr1, arr2, arr3)
print(diff)
Python

上述代码中,setdiff1d方法可以接受多个数组作为参数,并一次计算出它们的差集。这段代码会输出:[1 2 3]。

总结

Numpy的setdiff1d方法是计算两个或多个数组之间差集的高效且便捷方法。然而,要保持原数组的顺序,则需要通过Numpy的in1d方法和boolean indexing来实现。这些方法都可以在大数据量下高效运行,是Python中进行高级数学计算的重要工具。

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

登录

注册