NumPy Intersection de deux tableaux

1. Intersection NumPy avec la méthode numpy.in1d() en Python
2. Intersection NumPy avec la méthode numpy.intersect1d() en Python

Ce tutoriel présentera les méthodes pour effectuer une intersection sur les tableaux NumPy en Python.

Intersection NumPy avec la méthode numpy.in1d() en Python

Intersection signifie les éléments communs dans deux ensembles d’éléments. Si nous voulons trouver l’intersection de deux tableaux NumPy 1D, nous pouvons utiliser la méthode numpy.in1d() en Python. La méthode numpy.in1d() prend les deux tableaux, vérifie si chaque élément du premier tableau est présent dans le deuxième tableau, et renvoie un tableau booléen qui contient true pour chaque élément présent dans les deux tableaux et false pour chaque élément présent dans le premier tableau mais pas dans le deuxième. Nous pouvons utiliser ce tableau résultant comme premier indice de tableau pour obtenir les éléments communs aux deux tableaux.

import numpy as np

A = np.array([2, 3, 5, 7, 11])

B = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

C = A[np.in1d(A, B)]
print(C)

Production:

[3 5 7]

Nous avons d’abord créé les deux tableaux avec la méthode np.array(). Nous avons ensuite stocké l’intersection des deux tableaux à l’intérieur du tableau C avec C = A[np.in1d(A, B)].

Intersection NumPy avec la méthode numpy.intersect1d() en Python

Nous pouvons également utiliser la méthode numpy.intersect1d() pour trouver l’intersection de deux tableaux 1D en Python. La méthode numpy.intersect1d() prend les tableaux et renvoie l’intersection triée sous la forme d’un autre tableau 1D. Voir l’exemple de code suivant.

import numpy as np

A = np.array([2, 3, 5, 7, 11])

B = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

C = np.intersect1d(A, B)
print(C)

Production:

[3 5 7]

Nous avons stocké l’intersection des tableaux A et B à l’intérieur du tableau C avec la méthode numpy.intersect1d() dans le code ci-dessus.

Les deux méthodes fonctionnent très bien, mais la méthode np.intersect1d() est plus simple à utiliser que la méthode np.in1d().