加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 甘南站长网 (https://www.0941zz.com/)- 科技、行业物联网、开发、云计算、云管理!
当前位置: 首页 > 编程开发 > Python > 正文

python C 计算两个numpy数组之间相交值的有效方法

发布时间:2023-12-21 21:30:12 所属栏目:Python 来源:DaWei
导读: 我的程序中存在瓶颈,原因如下:


A = numpy.array([10,4,6,7,1,5,3,24,9,10,18])
B = numpy.array([1,8,9])

C = numpy.array([i for i in A if i in B])
C的预期结果如下:

我的程序中存在瓶颈,原因如下: A = numpy.array([10,4,6,7,1,5,3,24,9,10,18]) B = numpy.array([1,8,9]) C = numpy.array([i for i in A if i in B])

C的预期结果如下:

C = [4 6 7 1 5 4 1 1 9]

有没有更有效的方法来执行此操作?

请注意,数组A包含重复值,需要将它们考虑在内.我无法使用集合交集,因为取交点将省略重复值,仅返回[1,9].

另请注意,这只是一个简单的演示.实际的阵列大小可以是数千,而不是数百万.

解决方法 你可以使用 np.in1d: >>> A[np.in1d(A,B)] array([4,9])

np.in1d返回一个布尔数组,指示A的每个值是否也出现在B.这个数组然后可用于索引A并返回公共值.

它与你的例子无关,但是值得一提的是,如果A和B都包含唯一值,那么可以通过设置assume_unique = True来加速np.in1d:

np.in1d(A,B,assume_unique=True)

您可能还对np.intersect1d感兴趣,它返回两个数组共有的唯一值数组(按值排序):

>>> np.intersect1d(A,B) array([1,9])

(编辑:甘南站长网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    推荐文章