import numpy as np #唯一化的实现:返回的数据会进行排序 data_0=np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean']) data_1=np.unique(data_0) print(data_0) print(data_1) #交集的实现 data_3=np.intersect1d(data_0,data_1) print(data_3) #并集计算 data_4=np.union1d(data_0,data_1) print(data_4) #子集判断 data_5=np.in1d(data_0,data_1) print(data_5) #差异判断 ##集合差判断 #setdiff1d可以求解出存在于第一个集合但是并不存在于第二个集合中的元素。返回值是一个数组集合。 data_6=np.setdiff1d(data_0,data_1) print(data_6) ## 数组“异或”求解 ##setxor1d用于求解不同时存在于两个数组中的元素,并返回一个数组集合。两个参数的顺序变化不会改变求解的结果。返回的结果是是一个有序的数组序列。 data_7=np.setxor1d(data_0,data_1) print(data_7)
python numpy库实现数据筛选
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