numpy.intersect1d

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

Нахождение пересечения двух массивов.

Возвращает отсортированные, уникальные значения, присутствующие в обоих входных массивах.

Параметры:

ar1, ar2 : array_like Входные массивы. Будут сглажены, если они не являются одномерными. assume_unique : bool Если True, входные массивы предполагаются уникальными, что может ускорить вычисления. По умолчанию False. return_indices : bool Если True, возвращаются индексы, соответствующие пересечению двух массивов. Используется первое вхождение значения, если их несколько. По умолчанию False. Новое в версии 1.15.0.

Возвращаемые значения:

intersect1d : ndarray Отсортированный одномерный массив общих и уникальных элементов. comm1 : ndarray Индексы первых вхождений общих значений в ar1. Предоставляются только если return_indices равно True. comm2 : ndarray Индексы первых вхождений общих значений в ar2. Предоставляются только если return_indices равно True.

См. также

numpy.lib.arraysetops

Модуль с рядом других функций для выполнения операций над множествами в массивах.

Примеры

>>> np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1])
array([1, 3])

Для пересечения более двух массивов используйте functools.reduce:

>>> from functools import reduce
>>> reduce(np.intersect1d, ([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1], [6, 3, 4, 2]))
array([3])

Для возвращения индексов значений, общих для входных массивов вместе с пересчётом значений: >>> 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) >>> x_ind, y_ind (array([0, 2, 4]), array([1, 0, 2])) >>> xy, x[x_ind], y[y_ind] (array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]), array([1, 2, 4]))