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bluesky
Asked:2022-07-14 10:58:39 +0000 UTC2022-07-14 10:58:39 +0000 UTC

Numpy 向量的相同元素

  • 772

每个向量中有两个不重复值的不同长度的向量。您需要同时获取两个向量中存在的值

a = np.array((1, 2, 5))
b = np.array((2, 3, 5, 10, 20))

正确结果：

array([2, 5])
python

2 个回答

  1. Best Answer
    result = np.array(set(a).intersection(b))

    解释：

    1. set(a)从一个字段创建一个集合а。
    2. 我们将该方法应用于此 set intersection(b)，这将使其与字段相交b（也自动转换为集合）。
    3. 然后从这个交叉点我们将返回一个 NumPy 字段。
    • 2

  2. 对此有一个特殊的方法Numpy：

    c = np.intersect1d(a, b)

    使用数组Numpy时，最好使用它自己的方法，这通常比使用 pure 更有效率Python。

    PS 很奇怪，但在 Google Colab 中发现纯 python 仍然更快。神秘）

    %timeit c = np.intersect1d(a, b)
%timeit result = np.array(set(a).intersection(b))

    结论：

    The slowest run took 10.96 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 5: 19.6 µs per loop
The slowest run took 12.82 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 5: 3.02 µs per loop

    PPS 啊，好吧，像往常一样，它的大小。在小型数组上，纯 python 更快。在非常大的阵列Numpy出租车上。

    a = np.random.randint(100_000, size=500_000)
b = np.random.randint(100_000, size=500_000)
%timeit c = np.intersect1d(a, b)
%timeit result = np.array(set(a).intersection(b))

    结论：

    10 loops, best of 5: 119 ms per loop
1 loop, best of 5: 296 ms per loop
    • 2

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