这篇教程python numpy中setdiff1d的用法说明写得很实用，希望能帮到您。
一、函数解释setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False) 1.功能：找到2个数组中集合元素的差异。 2.返回值：在ar1中但不在ar2中的已排序的唯一值。 3.参数： ar1：array_like 输入数组。 ar2：array_like 输入比较数组。 assume_unique：bool。如果为True，则假定输入数组是唯一的，即可以加快计算速度。 默认值为False。 二、具体示例1.assume_unique = False的情况： a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2 3] a = np.array([1,2,3]) b = np.array([1,2,3]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[] a = np.array([1,2,3]) b = np.array([2,3,4]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1] a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([3,4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2] a = np.array([1,2,3,2,4,1]) b = np.array([3,4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2] a = np.array([8,2,3,2,4,1]) b = np.array([7,4,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2 8] 可以从最后看出返回的值从小到大排序，并且唯一。（8在a的第1位，2在a中重复了2次） 2.assume_unique = True的情况： a = np.array([3,2,1]) b = np.array([4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[3 2 1] a = np.array([8,2,3,2,4,1]) b = np.array([7,4,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[8 2 2 1] a = np.array([8,2,3,4,2,4,1]) b = np.array([7,9,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[8 2 4 2 4 1] 可以看出把在a中的但是不在b中的元素按a中的顺序排序，并且不合并重复的元素，即假定输入数组也是唯一的，因此相比于False确实提升了运算速度。 三、整体代码import numpy as np def main(): a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2 3] a = np.array([1,2,3]) b = np.array([1,2,3]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[] a = np.array([1,2,3]) b = np.array([2,3,4]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1] a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([3,4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2] a = np.array([1,2,3,2,4,1]) b = np.array([3,4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2] a = np.array([8,2,3,2,4,1]) b = np.array([7,4,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b) print(c)#[1 2 8] a = np.array([3,2,1]) b = np.array([4,5,6]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[3 2 1] a = np.array([8,2,3,2,4,1]) b = np.array([7,4,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[8 2 2 1] a = np.array([8,2,3,4,2,4,1]) b = np.array([7,9,5,6,3]) c = np.setdiff1d(a, b,True) print(c)#[8 2 4 2 4 1] if __name__ == '__main__': main() 
补充：Python编程之numpy库函数in1d的使用 最近利用Python作数值分析时使用到numpy库下的in1d函数。in1d函数与excel中vlookup函数和MATLAB中ismember函数有相似之处。其作用在于在序列B中寻找与序列A相同的值，并返回一逻辑值（True,False）或逻辑值构成的向量。 具体例子见下文设mask为逻辑值向量，矩阵x的第一列为待查找向量，d为被查询向量(或值)，即查找x中与d中指定元素相同的值，并返回逻辑值向量mask。mask是由一系列True和False值构成，True代表找到相同的值，而False代表没找到相同的值。演示如下： mask= np.in1d(x.values[:,1],d[1],invert=False) ##x为DataFrame型数据，x.values[:,1]表示取第二列值x_temp=x[mask] 示取第二列值 该例旨在查找 x 的第二列值中与d向量中第二个元素相同的部分 ，并返回mask逻辑向量；然后x_temp返回x中mask逻辑值为True的行。 mask向量的类型为bool，查看具体值下图所示： 
值得注意的地方在于in1d函数中invert参数的设置。当invert=True时，mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]不同的部分(i为当前查找位置)，相同的部分则为false；当invert=False时，mask中的元素值为True的部分对x.values[:,1]中与当前查找的元素d[i]相同的部分(i为当前查找位置)。 演示见下图： 当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=True) 
当mask= np.in1d(x.values[:,1],d[2],invert=False)时 
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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