2つのNumPy配列の差集合を求める方法【setdiff1d()関数の使い方】

この記事では、PythonのNumPyライブラリを使って、2つの配列の差集合を求める方法を解説します。差集合とは、「片方の配列には含まれているが、もう片方には含まれていない要素」の集まりのことです。

NumPyでは、setdiff1d()関数を使うことで、この差集合を簡単に計算できます。この関数は array1 と array2 の2つの引数を受け取り、array1 に含まれるが array2 には含まれない一意な値を返します。

処理の流れ（アルゴリズム）

ステップ1：numpy をインポートする。
ステップ2：2つのNumPy配列を定義する。
ステップ3：setdiff1d() 関数を使って差集合を求める。
ステップ4：結果を出力する。

サンプルコード

以下のコードでは、配列 [2, 4, 6, 8, 10, 12] と配列 [4, 8, 12] の差集合を求めています。

import numpy as np

array_1 = np.array([2,4,6,8,10,12])
print("Array 1: \n", array_1)

array_2 = np.array([4,8,12])
print("\nArray 2: \n", array_2)

set_diff = np.setdiff1d(array_1, array_2)
print("\nThe set difference between array_1 and array_2 is:\n",set_diff)

実行結果

Array 1:
[ 2  4  6  8 10 12]
Array 2:
[ 4  8 12]
The set difference between array_1 and array_2 is:
[ 2  6 10]

結果の解説

配列1（Array 1）には要素「2」「6」「10」が含まれていますが、これらは配列2（Array 2）には存在しません。そのため、[2 6 10] が2つの配列の差集合として出力されます。

補足：setdiff1d() を使う際のポイント

• setdiff1d() は、入力配列が一意（重複なし）であることを前提としています。重複を含む配列を扱う場合は、事前に np.unique() で重複を除去しておくと安全です。
• 引数に assume_unique=True を指定すると、入力がすでに一意であるとみなされ、処理速度が向上します。