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比较两个numpy数组并实现删除共有的元素

作者：ZyLL_123

这篇文章主要介绍了比较两个numpy数组并实现删除共有的元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

比较两个numpy数组并删除共有的元素

项目场景

提示：这里简述项目相关背景：

两个numpy数组要删掉共有的元素

问题描述

例如：

a=[1,2,3,4,5,6]
b=[1,2,3]

最终我想获得x=[4,5,6]

解决方案

x=a[~np.in1d((a,b))] 这个语句即可

注意：

in1d中的是1，不是L

numpy数组元素增删改查

介绍 NumPy 数组元素的增删改查操作，主要有以下方法：

数组元素操作方法

函数名称描述说明
resize返回指定形状的新数组。
append将元素值添加到数组的末尾。
insert沿规定的轴将元素值插入到指定的元素前。
delete删掉某个轴上的子数组，并返回删除后的新数组。
argwhere返回数组内符合条件的元素的索引值。
unique用于删除数组中重复的元素，并按元素值由大到小返回一个新数组。

1. numpy.resize()

numpy.resize() 返回指定形状的新数组。

numpy.resize(arr, shape)

使用示例：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
#a数组的形状
print(a.shape)
b = np.resize(a,(3,2))
#b数组
print (b)
#b数组的形状
print(b.shape)
#修改b数组使其形状大于原始数组
b = np.resize(a,(3,3))
print(b)

输出结果为：

a数组：
[[1 2 3]
[4 5 6]]

a形状：
(2, 3)

b数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

b数组的形状：
(3, 2)

修改后b数组：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]

这里需要区别 resize() 和 reshape() 的使用方法，它们看起来相似，实则不同。

resize 仅对原数组进行修改，没有返回值，而 reshape 不仅对原数组进行修改，同时返回修改后的结果。

看一组示例，如下所示：

In [1]: import numpy as np
In [2]: x=np.arange(12)
#调用resize方法
In [3]: x_resize=x.resize(2,3,2)
In [4]: x
Out[4]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],
       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])
In [5]: x_resize
#返回None使用print打印
In [6]: print(x_resize)
None
#调用reshape方法
In [7]: x_shape=x.reshape(2,3,2)
#返回修改后的数组
In [8]: x_shape
Out[8]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],
       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])
In [9]: x
Out[9]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],
       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])

2. numpy.append()

在数组的末尾添加值，它返回一个一维数组。

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数说明：

使用示例：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
#向数组a添加元素
print (np.append(a, [7,8,9]))
#沿轴 0 添加元素
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
#沿轴 1 添加元素
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))

输出结果为：

向数组a添加元素：
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

沿轴 0 添加元素：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

沿轴 1 添加元素：
[[1 2 3 5 5 5]
[4 5 6 7 8 9]]

3. numpy.insert()

表示沿指定的轴，在给定索引值的前一个位置插入相应的值，如果没有提供轴，则输入数组被展开为一维数组。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明：

示例如下：

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
#不提供axis的情况，会将数组展开
print (np.insert(a,3,[11,12]))
#沿轴 0 垂直方向
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
#沿轴 1 水平方向
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

输出结果如下：

提供 axis 参数：
[ 1  2  3 11 12  4  5  6]

沿轴 0：
[[ 1  2]
[11 11]
[ 3  4]
[ 5  6]]

沿轴 1：
[[ 1 11  2]
[ 3 11  4]
[ 5 11  6]]

4. numpy.delete()

该方法表示从输入数组中删除指定的子数组，并返回一个新数组。

它与 insert() 函数相似，若不提供 axis 参数，则输入数组被展开为一维数组。

numpy.delete(arr, obj, axis)

参数说明：

使用示例：

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
#a数组
print(a)
#不提供axis参数情况
print(np.delete(a,5))
#删除第二列
print(np.delete(a,1,axis = 1))
#删除经切片后的数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))

输出结果为：

a数组：
[[ 0  1  2  3]
[ 4  5  6  7]
[ 8  9 10 11]]

无 axis 参数：
[ 0  1  2  3  4  6  7  8  9 10 11]

删除第二列：
[[ 0  2  3]
[ 4  6  7]
[ 8 10 11]]

删除经过切片的数组：
[ 2  4  6  8 10]

5. numpy.argwhere()

该函数返回数组中非 0 元素的索引，若是多维数组则返回行、列索引组成的索引坐标。

示例如下所示：

import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
print(x)
#返回所有大于1的元素索引
y=np.argwhere(x>1)
print(y)

输出结果：

#x数组
[[0 1 2]
[3 4 5]]
#返回行列索引坐标
[[0 2]
[1 0]
[1 1]
[1 2]]

6. numpy.unique()

用于删除数组中重复的元素，其语法格式如下：

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

参数说明：

示例如下：

import numpy as np
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print (a)
#对a数组的去重
uq = np.unique(a)
print (uq)
#数组去重后的索引数组
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
#打印去重后数组的索引
print(indices)
#去重数组的下标：
ui,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (ui)
#打印下标
print (indices)
#返回去重元素的重复数量
uc,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (uc)
元素出现次数：
print (indices)

输出结果为：

a数组：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

去重后的a数组
[2 5 6 7 8 9]

去重数组的索引数组：
[1 0 2 4 7 9]

去重数组的下标：
[2 5 6 7 8 9]

原数组在新数组中的下标：
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]

返回去重元素的重复数量：
[2 5 6 7 8 9]

统计重复元素出现次数：
[3 2 2 1 1 1]

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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