jax.numpy.setxor1d

jax.numpy.setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False, *, size=None, fill_value=None)

计算两个数组中元素的集合异或（xor）。

JAX 对 numpy.setxor1d() 的实现。

由于 setxor1d 的输出大小取决于数据，因此该函数与 JIT 或其他 JAX 变换不兼容。

参数:

• ar1 (ArrayLike) – 要进行异或的第一个值数组。

• ar2 (ArrayLike) – 要进行异或的第二个值数组。

• assume_unique (bool) – 如果为 True，则假定输入数组包含唯一值。这允许更高效的实现，但如果 assume_unique 为 True 且输入数组包含重复值，则行为未定义。默认值：False。

• size (int | None) – 如果指定，则仅返回前 size 个排序后的元素。如果元素少于 size 指定的数量，则返回值将用 fill_value 填充，返回的索引将用超出边界的索引填充。

• fill_value (ArrayLike | None) – 当指定 size 且元素数量少于指定数量时，用 fill_value 填充其余条目。默认为异或结果中的最小值。

返回:

存在于其中一个输入数组中，但不在另一个输入数组中的值数组。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.intersect1d(): 两个一维数组的集合交集。

• jax.numpy.union1d()：两个一维数组的集合并集。

• jax.numpy.setdiff1d(): 两个一维数组的集合差集。

示例

>>> ar1 = jnp.array([1, 2, 3, 4])
>>> ar2 = jnp.array([3, 4, 5, 6])
>>> jnp.setxor1d(ar1, ar2)
Array([1, 2, 5, 6], dtype=int32)