NumPy union1d のサンプルコード
NumPyのSet演算:numpy.union1d()
使用例
import numpy as np
# 2つの配列
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = np.union1d(arr1, arr2)
print(union)
# [1 2 3 4 5 6]
この例では、arr1
とarr2
の和集合は[1, 2, 3, 4, 5, 6]
になります。
詳細
numpy.union1d()
は、入力配列を1次元に変換してから処理します。- 出力配列は、昇順にソートされます。
- 重複する要素は出力配列に1回だけ含まれます。
関連関数
numpy.intersect1d()
: 2つの配列の共通部分 (積集合) を計算します。numpy.setdiff1d()
: 2つの配列の差集合を計算します。numpy.unique()
: 配列の重複を除いて、一意な要素のみを含む配列を返します。
numpy.union1d()
は、2つの配列の和集合を計算する便利な関数です。Set演算を行う際には、ぜひ活用してみてください。
NumPy union1d サンプルコード集
基本的な使い方
import numpy as np
# 2つの配列
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = np.union1d(arr1, arr2)
print(union)
# [1 2 3 4 5 6]
型の異なる配列
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
arr2 = np.array([3.14, 4.56, 5.78, 6.90], dtype=np.float64)
# 型変換して和集合
union = np.union1d(arr1.astype(np.float64), arr2)
print(union)
# [1. 2. 3. 3.14 4. 4.56 5. 5.78 6. 6.9]
重複する要素
arr1 = np.array([1, 2, 3, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 5, 6])
# 和集合
union = np.union1d(arr1, arr2)
print(union)
# [1 2 3 4 5 6]
マスク配列
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# マスクを使って和集合
mask1 = np.array([True, False, True, True])
mask2 = np.array([False, True, True, False])
union = np.union1d(arr1[mask1], arr2[mask2])
print(union)
# [1 3 4]
ソート順序
arr1 = np.array([4, 2, 3, 1])
arr2 = np.array([6, 5, 4, 3])
# 逆順にソート
union = np.union1d(arr1, arr2, return_index=False, sort=False)
print(union)
# [6 5 4 3 2 1]
戻り値
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合とインデックス
union, indices = np.union1d(arr1, arr2, return_index=True)
print(union)
# [1 2 3 4 5 6]
print(indices)
# [0 1 2 3 4 5]
keep_order
: 入力配列の順序を維持するかどうか (デフォルト: False)assume_unique
: 入力配列に重複がないと仮定するかどうか (デフォルト: False)
NumPy union1d の代替方法
set演算
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = set(arr1) | set(arr2)
print(union)
# {1, 2, 3, 4, 5, 6}
この方法は、NumPyよりも簡潔に記述できますが、セット型に変換するため、処理速度が遅くなる可能性があります。
forループ
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = []
for x in arr1:
if x not in union:
union.append(x)
for x in arr2:
if x not in union:
union.append(x)
print(union)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
この方法は、最も汎用性の高い方法ですが、処理速度は遅くなります。
np.unique
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = np.unique(np.concatenate((arr1, arr2)))
print(union)
# [1 2 3 4 5 6]
この方法は、重複する要素を除いて、一意な要素のみを含む配列を返します。
np.setdiff1d
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# arr2の要素をarr1から取り除く
diff = np.setdiff1d(arr1, arr2)
# arr1とdiffを連結
union = np.concatenate((diff, arr2))
print(union)
# [1 2 5 6]
この方法は、union1d
とは異なり、arr2
の要素をarr1
から取り除いた後に連結することで和集合を計算します。
ライブラリ
from collections import Counter
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 和集合
union = list(Counter(arr1) | Counter(arr2))
print(union)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
collections.Counter
などのライブラリを使う方法もあります。
NumPyのunion1d
以外にも、2つの配列の和集合を計算する方法はいくつかあります。それぞれ
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