Numpy NP.Intersect1d
Mit der Numpy Intersect1D () -Funktion können Sie die gemeinsamen Elemente zwischen zwei Arrays abrufen.
Lassen Sie uns diese Funktion weiter untersuchen.
Funktionssyntax
Die Funktionssyntax ist wie im folgenden Code gezeigt:
| 1 | Numpy.Intersect1d (AR1, AR2, AUSSUME_UNIQUE = Falsch, return_indices = false) |
Funktionsparameter
Die Funktionsparameter sind wie folgt:
- AR1 und AR2 - Beziehen Sie sich auf die Eingangsarrays. Wenn die Arrays nicht eindimensional sind, flacht die Funktion auf 1D ab und bestimmt die Kreuzung.
- Annahme_Unique - Dies ist ein boolescher Wert, der besagt, ob beide Arrays als einzigartig behandelt werden sollen. Der Standardwert wird auf false festgelegt.
- return_indicies - Wenn auf True gesetzt, gibt die Funktion ein Array der Indizes der sich überschneidenden Werte in den beiden Arrays zurück.
Funktionsrückgabewert
Die Funktion gibt ein 1D -Array zurück, das einzigartige und gemeinsame Elemente zwischen den beiden Arrays enthält.
Wenn der Parameter return_indices wahr ist, gibt die Funktion auch ein Array zurück, das die sich überschneidenden Elemente in den beiden Arrays befindet.
Beispiel 1
Das folgende Beispiel zeigt, wie die Funktion cinsect1d () mit einem eindimensionalen Array verwendet wird.
| 1 2 3 | # Numpy importieren Numph als NP importieren drucken (np.Intersect1d ([1,2,3,4], [4,3,10,2])) |
In diesem Beispiel sollte die Funktion die gemeinsamen und eindeutigen Elemente zwischen den beiden Arrays zurückgeben.
Das resultierende Array ist wie gezeigt:
| 1 | [2 3 4] |
Beispiel #2
Um die Indizes der gemeinsamen Elemente zwischen den beiden Arrays zu erhalten, können wir dies tun:
| 1 | drucken (np.Intersect1d ([1,2,3,4], [4,3,10,2], return_indices = true))) |
Der obige Code sollte ein Array der vertrauten und eindeutigen Elemente und zwei anderen Arrays zurückgeben, die die Indizes der gemeinsamen Elemente in jedem Array enthalten.
Ein Beispielausgang ist wie gezeigt:
| 1 | (Array ([2, 3, 4]), Array ([1, 2, 3], DTYPE = INT64), Array ([3, 1, 0], dType = int64)) |
Beispiel #3
Schauen Sie sich das unten gezeigte Beispiel an, das zeigt, wie die Funktion auf einem zweidimensionalen Array funktioniert.
| 1 2 3 | arr1 = np.Array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]) arr2 = np.Array ([[6,4,3,2], [1,0,9,10]]) drucken (np.intersect1d (arr1, arr2, aske_unique = true)) |
In diesem Beispiel sagen wir die Funktion, beide Arrays als einzigartig zu behandeln. Dies kann dazu beitragen, die Berechnungen zu beschleunigen.
NOTIZ: Setzen Sie den Parameter asite_unique nicht, wenn beide Arrays nicht eindeutig sind. Dies kann zu falschen Werten oder Fehlern außerhalb der gebundenen Indizes führen.
Abschluss
Vielen Dank für das Lesen dieses Artikels. In diesem Handbuch wurde die Funktion intersect1d (), ihre Syntax und die Funktionsweise verschiedener Eingaben untersucht.
Wir sehen uns bei der nächsten!!