# データ分析で役立つNumPy関数！ 配列の差集合と排他的論理和を求める `setdiff1d()` と `setxor1d()`

1. 最初の配列 (ar1) に存在する
2. 2番目の配列 (ar2) には存在しない

戻り値

• この配列は 重複なし であり、昇順にソート されています。
• numpy.setxor1d() は、抽出された要素の 1D 配列 を返します。

パラメータ

• assume_unique (bool, optional):
  • デフォルトは False です。この場合、ar1 と ar2 は重複なしと仮定せず、処理速度が遅くなります。
  • True に設定すると、ar1 と ar2 は重複なしと仮定し、処理速度が向上します。ただし、仮定が間違っていると、誤った結果が返される可能性があります。
• ar1, ar2: 入力となる 1D または多次元配列です。型は任意ですが、一致している必要があります。

処理の流れ

1. ar1 と ar2 の要素をすべてハッシュセットに変換します。
2. ハッシュセットの差集合を求め、それが numpy.ndarray に変換されます。
3. 結果の配列は昇順にソートされます。

例

import numpy as np

# 配列を作成
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

# numpy.setxor1d() を使用する
result = np.setxor1d(a, b)

# 結果を表示
print(result)

この例では、result は [1, 2, 6, 7] となります。これは、a に存在し、b に存在しない要素、および b に存在し、a に存在しない要素を表しています。

• numpy.in1d() 関数は、ある要素が特定の配列に含まれているかどうかを判定します。
• 論理積 (numpy.intersect1d())、差集合 (numpy.setdiff1d())、和集合 (numpy.union1d()) などの他の集合演算関数も NumPy に用意されています。
• numpy.setxor1d() は、集合演算における排他的論理和 (XOR) を実装しています。

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例 1：基本的な使い方

この例では、2つの配列の排他的論理和を計算し、結果を表示します。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

result = np.setxor1d(a, b)
print(result)

出力

[1 2 6 7]

例 2：assume_unique オプションの使用

この例では、assume_unique オプションを使用して、ar1 と ar2 が重複なしであると仮定し、処理速度を向上させます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 1, 2])
b = np.array([3, 4, 5, 3, 4])

result = np.setxor1d(a, b, assume_unique=True)
print(result)

出力

[1 2 4 5]

例 3：多次元配列の使用

この例では、多次元配列に対して numpy.setxor1d() を使用します。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[3, 4, 5], [7, 8, 9]])

result = np.setxor1d(a, b)
print(result)

出力

[array([1, 2, 6]), array([4, 5, 7, 8, 9])]

例 4：in1d() 関数との組み合わせ

この例では、numpy.setxor1d() と numpy.in1d() 関数を組み合わせて、ある要素がどちらの配列にも存在するかどうかを判定します。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

in_both = np.in1d(a, b)
exclusive_a = a[~in_both]
exclusive_b = b[~in_both]

print("a にのみ存在する要素:", exclusive_a)
print("b にのみ存在する要素:", exclusive_b)

出力

a にのみ存在する要素: [1 2]
b にのみ存在する要素: [6 7]

これらの例は、numpy.setxor1d() の基本的な使用方法を示しています。具体的な使用方法については、状況に合わせて調整してください。

• カテゴリカル変数のエンコーディングを行う
• 2つのデータセットの差異を比較する
• 特定の条件を満たす要素のみを抽出する

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リスト内包表記

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

result = [x for x in a if x not in b and x not in b]
print(result)

利点

• 短い配列の場合は処理速度が速い
• シンプルで分かりやすいコード

欠点

• メモリ使用量が多くなる
• 長い配列の場合は処理速度が遅くなる

集合演算ライブラリ

import itertools

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

result = list(itertools.xor(set(a), set(b)))
print(result)

利点

• メモリ使用量が少ない
• コードが簡潔で読みやすい

欠点

• 処理速度が numpy.setxor1d() よりも遅い場合がある
• itertools モジュールのインポートが必要

カスタム関数

def xor(a, b):
    result = []
    for x in a:
        if x not in b and x not in result:
            result.append(x)
    for x in b:
        if x not in a and x not in result:
            result.append(x)
    return result

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

result = xor(a, b)
print(result)

利点

• 処理速度とメモリ使用量を自由に調整できる

欠点

• デバッグが難しい
• コードが複雑になる

どの代替方法が適切かは、状況によって異なります。

• NumPy 以外のライブラリを使用することに抵抗がない場合
  pandas.Series.difference() 関数も検討できます。
• 処理速度とメモリ使用量を自由に調整したい場合
  カスタム関数が適しています。
• メモリ使用量を抑えたい場合
  集合演算ライブラリが適しています。
• 短い配列で、シンプルなコードを好む場合
  リスト内包表記が適しています。

• ベンチマークを使用して、さまざまな方法の性能を比較することをお勧めします。
• どの方法を選択する場合も、処理速度、メモリ使用量、コードの簡潔性、および読みやすさを考慮する必要があります。
• 上記以外にも、状況によってはより適切な代替方法が存在する可能性があります。