Numpy入门教程：08. 集合操作
背景
什么是 NumPy 呢？
NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：
- 执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。
- 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如，镜像图像、按特定角度旋转图像等。
- 在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值计算。如：矩阵乘法、求逆、换位、加法等。NumPy 数组用于存储训练数据和机器学习模型的参数。
集合操作
构造集合
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)Find the unique elements of an array.return_index=True表示返回新列表元素在旧列表中的位置。return_inverse=True表示返回旧列表元素在新列表中的位置。return_counts=True表示返回新列表元素在旧列表中出现的次数。
【例】找出数组中的唯一值并返回已排序的结果。
import numpy as npx = np.unique([1, 1, 3, 2, 3, 3])
print(x) # [1 2 3]x = sorted(set([1, 1, 3, 2, 3, 3]))
print(x) # [1, 2, 3]x = np.array([[1, 1], [2, 3]])
u = np.unique(x)
print(u) # [1 2 3]x = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
y = np.unique(x, axis=0)
print(y)
# [[1 0 0]
# [2 3 4]]x = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
u, index = np.unique(x, return_index=True)
print(u) # ['a' 'b' 'c']
print(index) # [0 1 3]
print(x[index]) # ['a' 'b' 'c']x = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
u, index = np.unique(x, return_inverse=True)
print(u) # [1 2 3 4 6]
print(index) # [0 1 4 3 1 2 1]
print(u[index]) # [1 2 6 4 2 3 2]u, count = np.unique(x, return_counts=True)
print(u) # [1 2 3 4 6]
print(count) # [1 3 1 1 1]
布尔运算
numpy.in1d(ar1, ar2, assume_unique=False, invert=False)Test whether each element of a 1-D array is also present in a second array.
Returns a boolean array the same length as ar1 that is True where an element of ar1 is in ar2 and False otherwise.
【例】前面的数组是否包含于后面的数组，返回布尔值。返回的值是针对第一个参数的数组的，所以维数和第一个参数一致，布尔值与数组的元素位置也一一对应。
import numpy as nptest = np.array([0, 1, 2, 5, 0])
states = [0, 2]
mask = np.in1d(test, states)
print(mask) # [ True False True False True]
print(test[mask]) # [0 2 0]mask = np.in1d(test, states, invert=True)
print(mask) # [False True False True False]
print(test[mask]) # [1 5]
求两个集合的交集：
numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)Find the intersection of two arrays.
Return the sorted, unique values that are in both of the input arrays.
【例】求两个数组的唯一化+求交集+排序函数。
import numpy as np
from functools import reducex = np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1])
print(x) # [1 3]x = np.array([1, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([2, 1, 4, 6])
xy, x_ind, y_ind = np.intersect1d(x, y, return_indices=True)
print(x_ind) # [0 2 4]
print(y_ind) # [1 0 2]
print(xy) # [1 2 4]
print(x[x_ind]) # [1 2 4]
print(y[y_ind]) # [1 2 4]x = reduce(np.intersect1d, ([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1], [6, 3, 4, 2]))
print(x) # [3]
求两个集合的并集：
numpy.union1d(ar1, ar2)Find the union of two arrays.
Return the unique, sorted array of values that are in either of the two input arrays.
【例】计算两个函数的并集，唯一化并排序。
import numpy as np
from functools import reducex = np.union1d([-1, 0, 1], [-2, 0, 2])
print(x) # [-2 -1 0 1 2]
x = reduce(np.union1d, ([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1], [6, 3, 4, 2]))
print(x) # [1 2 3 4 6]
求两个集合的差集：
numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)Find the set difference of two arrays.
Return the unique values in ar1 that are not in ar2.
【例】集合的差，即元素存在于第一个函数不存在于第二个函数中。
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1])
b = np.array([3, 4, 5, 6])
x = np.setdiff1d(a, b)
print(x) # [1 2]
求两个集合的异或：
setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False)Find the set exclusive-or of two arrays.
【例】集合的对称差，即两个集合的交集的补集。简言之，就是两个数组中各自独自拥有的元素的集合。
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1])
b = np.array([3, 4, 5, 6])
x = np.setxor1d(a, b)
print(x) # [1 2 5 6]
参考文献
- https://www.jianshu.com/p/3bfe21aa1adb
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我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。
我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。
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