一、概述

NumPy是Python数值计算的核心库，其中有一个函数np.intersect1d提供了两个数组的交集。该函数可以接收两个ndarray对象或Python序列对象，返回它们的交集。它是一个非常有用的函数，因为它能够像set.intersection()函数一样，找出两个集合之间的交集，但是np.intersect1d还可以处理ndarray数据。

二、函数语法

numpy.intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)

参数说明：

ar1：ndarray序列1或Python序列1，需要查找交集的第一个序列。
ar2：ndarray序列2或Python序列2，需要查找交集的第二个序列。
assume_unique：布尔值，默认值为False。如果为True，则展开并假设输入数组是唯一的，这将加速计算。默认值为False。
return_indices：布尔值，默认值为False。如果为True，则返回输入数组中的索引以获取结果交集，并且类型将为元组。

三、函数用法

np.intersect1d可以处理两个ndarray对象或Python序列对象。下面将分别对这两种情况进行说明。

1. 两个ndarray对象的交集

假设有两个数组A和B，需要找到它们的交集：

import numpy as np
A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([1, 2, 3, 4])
result = np.intersect1d(A, B)
print(result)

输出：

[1 3]

输出结果为[1, 3]，因为这两个数字同时出现在A和B中。

2. 两个Python序列的交集

同样的，如果有两个Python序列，需要找到它们的交集。可以使用np.intersect1d的第一个和第二个参数来传递Python序列：

import numpy as np
list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [1, 2, 3, 4]
result = np.intersect1d(list1, list2)
print(result)

输出：

[1 3]

与前一个示例一样，输出结果为[1, 3]。

四、注意事项

np.intersect1d函数还有一些注意事项需要了解：

1. 默认情况下不假设输入是唯一的

如果将np.intersect1d函数的第三个参数assume_unique设置为True，则可以加速计算，因为它假设数组是唯一的。例如：

import numpy as np
list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [1, 2, 3, 4]
result = np.intersect1d(list1, list2, assume_unique=True)
print(result)

输出：

[1 3]

输出结果与默认情况下相同。

2. 返回索引而不是值

默认情况下，np.intersect1d函数返回两个数组的交集。但是，如果将第四个参数return_indices设置为True，则会返回值的索引，如下所示：

import numpy as np
A = np.array([1, 3, 5, 7])
B = np.array([1, 2, 3, 4])
inter, A_ind, B_ind = np.intersect1d(A, B, assume_unique=True, return_indices=True)
print(inter, A_ind, B_ind)

输出：

[1 3] [0 1] [0 2]

可以看到，第一个数组中的元素1和3对应于索引0和1，第二个数组中的元素1和3对应于索引0和2。

3. 数据类型不匹配问题

如果两个ndarray数据类型不匹配，则np.intersect1d函数可能会返回意想不到的结果。因此，需要确保传递给函数的两个ndarray对象具有相同的数据类型。如果数据类型不匹配，则应先转换成相同类型。例如：

import numpy as np
A = np.array([1, 3, 5, 7], dtype=np.int64)
B = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int32)
result = np.intersect1d(A.astype(np.int32), B)
print(result)

输出：

[1 3]

可以看到，将A转换成与B相同的数据类型后，结果正确。

五、总结

np.intersect1d是一个非常有用的函数，可以查找两个ndarray或Python序列之间的交集。要注意的是，如果数据类型不匹配，则需要进行类型转换。同时将参数assume_unique设置为True，将提高函数的性能。

NumPy中的np.intersect1d