2つのNumPy配列の共通要素（積集合）を求める方法

この記事では、2つのNumPy配列の共通部分（積集合）を求める方法を解説します。2つの配列の「共通部分」とは、元の両方の配列に共通して含まれる要素だけを集めた配列のことです。

NumPyにはこの目的に特化した np.intersect1d() 関数が用意されており、わずか1行のコードで共通要素を抽出できます。

アルゴリズム

処理の手順は以下の通りです。

1. NumPyをインポートします。
2. 2つのNumPy配列を定義します。
3. np.intersect1d() 関数を使って、配列同士の共通部分を求めます。
4. 共通する要素からなる配列を出力します。

サンプルコード

import numpy as np

array_1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("配列1:\n", array_1)

array_2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
print("\n配列2:\n", array_2)

intersection = np.intersect1d(array_1, array_2)
print("\n2つの配列の共通部分:\n", intersection)

実行結果

配列1:
 [1 2 3 4 5]
配列2:
 [ 2  4  6  8 10]
2つの配列の共通部分:
 [2 4]

この例では、配列1と配列2の両方に含まれている要素が 2 と 4 のみであるため、出力結果は [2 4] となります。

np.intersect1d() の便利なオプション

assume_unique 引数

入力配列がすでにユニーク（重複なし）であることが分かっている場合は、assume_unique=True を指定すると処理が高速化されます。

intersection = np.intersect1d(array_1, array_2, assume_unique=True)

return_indices 引数

return_indices=True を指定すると、共通要素そのものに加えて、それぞれの配列内で該当要素が位置するインデックスも取得できます。

intersection, idx1, idx2 = np.intersect1d(array_1, array_2, return_indices=True)
print(intersection)  # [2 4]
print(idx1)          # [1 3]  → 配列1での位置
print(idx2)          # [0 1]  → 配列2での位置

まとめ

2つのNumPy配列の共通要素を求めたい場合は、np.intersect1d() を使うのが最もシンプルで確実な方法です。デフォルトでは結果はソートされた状態で返され、オプションを活用すればパフォーマンス向上やインデックスの取得にも対応できます。データ分析や前処理の現場で頻繁に使われるテクニックなので、ぜひ覚えておきましょう。