numpy.intersect1d#

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

Найти пересечение двух массивов.

Вернуть отсортированные уникальные значения, которые есть в обоих входных массивах.

Параметры:

ar1, ar2array_like: Входные массивы. Будут сведены к одномерным, если ещё не являются таковыми.
assume_uniquebool: Если True, предполагается, что оба входных массива уникальны, что может ускорить вычисление. Если True, но ar1 или ar2 не уникальны, могут возникнуть некорректные 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.

Возвращает:

intersect1dndarray: Отсортированный одномерный 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.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> 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])

Чтобы вернуть индексы значений, общих для входных массивов, вместе с пересекающимися 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]))