如何使用NumPy求Python中列表内所有数组的交集？

要获取列表中所有数组的交集，np.intersect1d仅支持两个数组的计算，所以需要通过迭代累积的方式处理多个数组，以下是两种可行方案：

方案1：使用functools.reduce简化迭代 #

reduce可以将二元函数（这里是np.intersect1d）依次应用到列表的所有元素上，逐步累积得到最终交集：

import numpy as np
from functools import reduce

array0 = [0,1,2,3,4,5,6]
array1 = [0,2,3,5,6,7,8,9,10]
array2 = [4,5,6]
array3 = [5,6,7,8,9,10,11,12,13]

array_list = [array0, array1, array2, array3]

# 计算所有数组的交集
intersection = reduce(np.intersect1d, array_list)
print(intersection)  # 输出: [5 6]

方案2：手动循环迭代（更直观） #

如果不想引入reduce，可以手动初始化交集为第一个数组，再逐个与后续数组求交集：

import numpy as np

array0 = [0,1,2,3,4,5,6]
array1 = [0,2,3,5,6,7,8,9,10]
array2 = [4,5,6]
array3 = [5,6,7,8,9,10,11,12,13]

array_list = [array0, array1, array2, array3]

# 初始化交集为第一个数组
intersection = np.array(array_list[0])
# 遍历剩余数组，逐步求交集
for arr in array_list[1:]:
    intersection = np.intersect1d(intersection, arr)

print(intersection)  # 输出: [5 6]

你的尝试出错原因 #

• np.intersect1d([arraylist[x] for x in ...])：该写法把所有数组打包成一个列表传给函数，但np.intersect1d要求两个独立的数组参数，而非一个包含多个数组的列表。
• list(filter(lambda x:x in [x for x in arraylist]))：filter的第二个参数需要是待筛选的元素集合，你的写法未提供要筛选的元素源，且逻辑上未遍历所有数组完成交集判断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AaronJPung