一、np.in1d的简介
在numpy中，np.in1d是一个非常有用的函数。它可以帮助我们查找两个数组之间的重叠部分，返回一个布尔型数组。换句话说，它可以告诉我们，第一个数组的元素是否出现在第二个数组之中。
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 5, 0])
b = np.array([0, 2, 3, 4, 5])
bool_arr = np.in1d(a, b)
print(bool_arr)
代码中，我们定义了两个数组a和b。我们使用np.in1d(a, b)函数来计算a中是否分别包含b中的元素。该函数返回一个布尔型数组，其中的值代表a中对应位置的元素是否包含在b中。
二、应用场景
1. 比较两个列表中是否有相同的元素
如果您想查找两个列表之间的重叠部分，np.in1d函数是您的最佳选择。下面是一个简单的示例：
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4]
b = [3, 4, 5, 6]
bool_arr = np.in1d(a, b)
print(bool_arr)
这个函数会返回一个布尔型数组，告诉我们哪些元素在两个列表之间重叠。
2. 选取两个数组的共同元素
可以使用np.intersect1d函数查找两个数组之间的共同元素。下面是一个简单的示例：
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4]
b = [3, 4, 5, 6]
c = np.intersect1d(a, b)
print(c)
在这里，我们使用np.intersect1d函数返回a和b中的共同元素。
3. 选取第一个数组排除第二个数组后的元素
可以使用np.setdiff1d函数来查找第一个数组在第二个数组之外的元素。下面是一个简单的示例：
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4]
b = [3, 4, 5, 6]
c = np.setdiff1d(a, b)
print(c)
在这里，我们使用np.setdiff1d函数定位了a中不在b中的元素。
三、小结
在numpy中，np.in1d函数是一个非常有用的函数，它可以帮助我们查找两个数组之间的重叠部分。除此之外，它还可以与其他函数一起使用，帮助我们更轻松地查找两个数组之间的共同元素，或定位一个数组中排除另一个数组时的元素。在NumPy中，这些函数的组合可以帮助我们实现高效的数组计算。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/181663.html
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