numpy.intersect1d

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

Найти пересечение двух массивов.

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

Параметры

ar1, ar2array_like

Входные массивы. Будут приведены к 1D, если это не так.

assume_uniquebool

Если True, оба входных массива предполагаются уникальными, что может ускорить вычисление. Если True, но ar1 или ar2 не являются уникальными, могут получиться неверные результаты и индексы вне границ. По умолчанию False.

return_indicesbool

Если True, возвращаются индексы, соответствующие пересечению двух массивов. Используется первое вхождение значения, если их несколько. По умолчанию False.

Новое в версии 1.15.0.

Возвращает

intersect1dndarray

Отсортированный 1D массив общих и уникальных элементов.

comm1ndarray

Индексы первых вхождений общих значений в ar1. Предоставляется только если return_indices равно True.

comm2ndarray

Индексы первых вхождений общих значений в ar2. Предоставляется только если return_indices равно True.

См. также

numpy.lib.arraysetops

Модуль с рядом других функций для выполнения операций над множествами для массивов.

Примеры

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

Для пересечения более чем 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 возврата индексов значений, общих для входных массивов вместе с пересечёнными значениями:

>>> 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]))