Hoạt động thiết lập NumPy
Bộ là gì
Tập hợp trong toán học là tập hợp các phần tử duy nhất.
Các bộ được sử dụng cho các phép toán liên quan đến các phép toán giao nhau, hợp và sai thường xuyên.
Tạo bộ trong NumPy
Chúng ta có thể sử dụng phương thức unique() của NumPy để tìm các phần tử duy nhất từ bất kỳ mảng nào. Ví dụ: tạo một mảng tập hợp, nhưng hãy nhớ rằng mảng tập hợp chỉ nên là mảng 1-D.
Ví dụ
Chuyển đổi mảng sau với các phần tử lặp lại thành một tập hợp:
import numpy as np
arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])
x = np.unique(arr)
print(x) Hãy tự mình thử »Tìm Liên Minh
Để tìm các giá trị duy nhất của hai mảng, hãy sử dụng phương thức union1d() .
Ví dụ
Tìm hợp của hai mảng tập hợp sau:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.union1d(arr1, arr2)
print(newarr) Hãy tự mình thử »Tìm giao lộ
Để chỉ tìm các giá trị có trong cả hai mảng, hãy sử dụng phương thức intersect1d() .
Ví dụ
Tìm giao điểm của hai tập hợp sau:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.intersect1d(arr1, arr2, assume_unique=True)
print(newarr) Hãy tự mình thử » Lưu ý: phương thức intersect1d() lấy một đối số tùy chọn giả assume_unique , nếu được đặt thành True thì có thể tăng tốc độ tính toán. Nó phải luôn được đặt thành True khi xử lý các tập hợp.
Tìm sự khác biệt
Để chỉ tìm các giá trị trong tập hợp đầu tiên KHÔNG có trong tập hợp giây, hãy sử dụng phương thức setdiff1d() .
Ví dụ
Tìm sự khác biệt của set1 so với set2:
import numpy as np
set1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.setdiff1d(set1, set2, assume_unique=True)
print(newarr) Hãy tự mình thử » Lưu ý: phương thức setdiff1d() lấy một đối số tùy chọn giả assume_unique , nếu được đặt thành True thì có thể tăng tốc độ tính toán. Nó phải luôn được đặt thành True khi xử lý các tập hợp.
Tìm sự khác biệt đối xứng
Để chỉ tìm các giá trị KHÔNG có trong CẢ HAI bộ, hãy sử dụng phương thức setxor1d() .
Ví dụ
Tìm sự khác biệt đối xứng của set1 và set2:
import numpy as np
set1 = np.array([1, 2, 3, 4])
set2 = np.array([3, 4, 5, 6])
newarr = np.setxor1d(set1, set2, assume_unique=True)
print(newarr) Hãy tự mình thử » Lưu ý: phương thức setxor1d() lấy một đối số tùy chọn giả assume_unique , nếu được đặt thành True thì có thể tăng tốc độ tính toán. Nó phải luôn được đặt thành True khi xử lý các tập hợp.
