mindspore.numpy.setdiff1d

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mindspore.numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)[源代码]

计算两个Tensor的差集。返回在 ar1 中，不在 ar2 中的唯一值。

参数：

  • ar1 (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 输入Tensor。

  • ar2 (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor]) - 输入Tensor。

  • assume_unique (bool，可选) - 如果为 True ，则假定输入Tensor没有重复元素，这可以加速计算。如果为 True 但 ar1 或 ar2 有重复元素时，可能会导致不正确的结果或超出范围的索引。默认值: False 。

返回：

一维Tensor，包含在 ar1 中但不在 ar2 中的值。当 assume_unique 为 False 时，结果会被排序，否则仅当输入已排序时才排序。

异常：

  • TypeError - 如果输入的 ar1 或 ar2 不是类似数组的对象。

  • TypeError - 如果 assume_unique 不是bool类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1])
>>> b = np.array([3, 4, 5, 6])
>>> np.setdiff1d(a, b)
Tensor(shape=[2], dtype=Int32, value=[1, 2])