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對numpy中的數(shù)組條件篩選功能詳解

 更新時間：2018年07月02日 11:20:33   作者：grey_csdn  
今天小編就為大家分享一篇對numpy中的數(shù)組條件篩選功能詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在程序設(shè)計中，時常會遇到數(shù)據(jù)的唯一化、相同、相異信息的提取等工作，在格式化的向量存儲矩陣中南，numpy能夠提供比較不錯的快速處理功能。

1，唯一化的實現(xiàn)：

In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean'])
In [64]: data
Out[64]:
array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'],
  dtype='|S7')
In [65]: np.unique(data)
Out[65]:
array(['boolean', 'double', 'float', 'int'],
  dtype='|S7')
In [66]: data = np.array([1,5,3,6,2,4,1,3,5,7,9])
In [67]: data
Out[67]: array([1, 5, 3, 6, 2, 4, 1, 3, 5, 7, 9])
In [68]: np.unique(data)
Out[68]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9])

通過unique可以實現(xiàn)數(shù)組的唯一化，并且，唯一化后的返回值會進行排序。

2，交集的實現(xiàn)

In [69]: data1 = np.arange(10)
In [70]: data1
Out[70]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
In [71]: data2 = np.array([2,8,6,4])
In [72]: np.intersect1d(data1,data2)
Out[72]: array([2, 4, 6, 8])

使用intersect1d可以實現(xiàn)求取兩個數(shù)組集合的交集。

2，并集計算

In [73]: np.union1d(data1,data2)
Out[73]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

union1d可以實現(xiàn)對兩個數(shù)組集合的并集計算。

3，子集判斷

In [74]: np.in1d(data1,data2)
Out[74]: array([False, False, True, False, True, False, True, False, True, False], dtype=bool)
In [75]: np.in1d(data2,data1)
Out[75]: array([ True, True, True, True], dtype=bool)

通過in1d可以實現(xiàn)對第一個參數(shù)數(shù)組中的每個元素是否是第二個參數(shù)數(shù)組子集的判斷，而最終通過判斷返回的布爾數(shù)組即可判斷兩個參數(shù)數(shù)組的子集關(guān)系。

4，差異判斷

4.1，集合差判斷

In [76]: np.setdiff1d(data1,data2)
Out[76]: array([0, 1, 3, 5, 7, 9])
In [77]: np.setdiff1d(data2,data1)
Out[77]: array([], dtype=int32)

setdiff1d可以求解出存在于第一個集合但是并不存在于第二個集合中的元素。返回值是一個數(shù)組集合。

4.1 數(shù)組“異或”求解

In [78]: np.setxor1d(data1,data2)
Out[78]: array([0, 1, 3, 5, 7, 9])
In [79]: np.setxor1d(data2,data1)
Out[79]: array([0, 1, 3, 5, 7, 9])

setxor1d用于求解不同時存在于兩個數(shù)組中的元素，并返回一個數(shù)組集合。兩個參數(shù)的順序變化不會改變求解的結(jié)果。返回的結(jié)果是是一個有序的數(shù)組序列。

上面的幾個基本的邏輯判斷功能如果能夠使用得當(dāng)，能夠?qū)崿F(xiàn)多種篩選判斷的操作。

這篇對numpy中的數(shù)組條件篩選功能詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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