如何将python集转换为numpy数组？

Question

我在python中使用set操作来执行两个numpy数组之间的对称差异。 然而，结果是一个集合，我需要将它转换回一个numpy数组继续前进。 有没有办法做到这一点？ 这是我试过的：

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6])
b = numpy.array([2,3,5])
c = set(a) ^ set(b)

结果是一组：

In [27]: c
Out[27]: set([1, 4, 6])

如果我转换为numpy数组，它会将整个集合放在第一个数组元素中。

In [28]: numpy.array(c)
Out[28]: array(set([1, 4, 6]), dtype=object)

但是，我需要的是：

array([1,4,6],dtype=int)

我可以循环遍历要逐个转换的元素，但我将拥有100,000个元素，并希望有一个内置函数来保存循环。 谢谢！

Answer 1

做：

>>> numpy.array(list(c))
array([1, 4, 6])

并且dtype是int（在我这边的int64。）

Answer 2

不要将numpy数组转换为set来执行exclusive-or。 直接使用setxor1d 。

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1,2,3,4,5,6])
>>> b = numpy.array([2,3,5])
>>> numpy.setxor1d(a, b)
array([1, 4, 6])

Answer 3

尝试这个。

numpy.array(list(c))

在初始化numpy数组之前转换为list会将各个元素设置为整数而不是第一个元素作为对象。

Answer 4

尝试：

numpy.fromiter(c, int, len(c))

这是使用list作为中间产品的解决方案的两倍。