NumPy中的np.intersect1d

一、概述

NumPy是Python數值計算的核心庫，其中有一個函數np.intersect1d提供了兩個數組的交集。該函數可以接收兩個ndarray對象或Python序列對象，返回它們的交集。它是一個非常有用的函數，因為它能夠像set.intersection()函數一樣，找出兩個集合之間的交集，但是np.intersect1d還可以處理ndarray數據。

二、函數語法

numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)

參數說明：

• ar1：ndarray序列1或Python序列1，需要查找交集的第一個序列。
• ar2：ndarray序列2或Python序列2，需要查找交集的第二個序列。
• assume_unique：布爾值，默認值為False。如果為True，則展開並假設輸入數組是唯一的，這將加速計算。默認值為False。
• return_indices：布爾值，默認值為False。如果為True，則返回輸入數組中的索引以獲取結果交集，並且類型將為元組。

三、函數用法

np.intersect1d可以處理兩個ndarray對象或Python序列對象。下面將分別對這兩種情況進行說明。

1.兩個ndarray對象的交集

假設有兩個數組A和B，需要找到它們的交集：

import numpy as np

A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([1, 2, 3, 4])
result = np.intersect1d(A, B)
print(result)

輸出：

[1 3]

輸出結果為[1, 3]，因為這兩個數字同時出現在A和B中。

2.兩個Python序列的交集

同樣的，如果有兩個Python序列，需要找到它們的交集。可以使用np.intersect1d的第一個和第二個參數來傳遞Python序列：

import numpy as np

list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [1, 2, 3, 4]
result = np.intersect1d(list1, list2)
print(result)

輸出：

[1 3]

與前一個示例一樣，輸出結果為[1, 3]。

四、注意事項

np.intersect1d函數還有一些注意事項需要了解：

1.默認情況下不假設輸入是唯一的

如果將np.intersect1d函數的第三個參數assume_unique設置為True，則可以加速計算，因為它假設數組是唯一的。例如：

import numpy as np

list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [1, 2, 3, 4]
result = np.intersect1d(list1, list2, assume_unique=True)
print(result)

輸出：

[1 3]

輸出結果與默認情況下相同。

2.返回索引而不是值

默認情況下，np.intersect1d函數返回兩個數組的交集。但是，如果將第四個參數return_indices設置為True，則會返回值的索引，如下所示：

import numpy as np

A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([1, 2, 3, 4])
inter, A_ind, B_ind = np.intersect1d(A, B, assume_unique=True, return_indices=True)
print(inter, A_ind, B_ind)

輸出：

[1 3] [0 1] [0 2]

可以看到，第一個數組中的元素1和3對應於索引0和1，第二個數組中的元素1和3對應於索引0和2。

3.數據類型不匹配問題

如果兩個ndarray數據類型不匹配，則np.intersect1d函數可能會返回意想不到的結果。因此，需要確保傳遞給函數的兩個ndarray對象具有相同的數據類型。如果數據類型不匹配，則應先轉換成相同類型。例如：

import numpy as np

A = np.array([1, 3, 5, 7], dtype=np.int64)
B = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
result = np.intersect1d(A.astype(np.int32), B)
print(result)

輸出：

[1 3]

可以看到，將A轉換成與B相同的數據類型後，結果正確。

五、總結

np.intersect1d是一個非常有用的函數，可以查找兩個ndarray或Python序列之間的交集。要注意的是，如果數據類型不匹配，則需要進行類型轉換。同時將參數assume_unique設置為True，將提高函數的性能。