文章目錄

• 1. 常規數組的並集、交集、差集
• 2. 概率圖的交並差
• • 2.1 概念說明
  • 2.2 實現

1. 常規數組的並集、交集、差集

import numpy as np
array1=np.array([3,2,-1,100])
array2=np.array([0,-5,100,20])
"""並集"""
union=np.union1d(array1,array2)
print(union)
> [ -5 -1 0 2 3 20 100]
"""交集"""
inter=np.intersect1d(array1,array2)
print(inter)
> [100]
"""差集"""
diff=np.setdiff1d(array1,array2)
print(diff)
> [-1 2 3]
diff=np.setdiff1d(array2,array1)
print(diff)
> [-5 0 20]
""" 差集需要額外注意的一點： 函數原型：numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False) 返回結果：return 1D array of values in ar1 that are not in ar2. 返回的是ar1裡有，ar2裡沒有的。因此，ar1和ar2的順序會導致結果有區別 """

注意，np.union1d函數及後續的np.intersect1d、np.setdiff1d都只支持1d的數組，如果是多維數組，需要先flatten。

例如：

import numpy as np
array1=np.array([[3,2],[-1,100]])
array2=np.array([[0,-5],[100,20]])
union=np.union1d(array1.flatten(), array2.flatten())
print(union)
> [ -5 -1 0 2 3 20 100]

參考：

• numpy.union1d
• numpy.intersect1d
• numpy.setdiff1d
• 【冰糖Python】numpy 差集、異或集、並集、交集 setdiff1d() setxor1d() union1d() intersect1d()
• How to find intersection between two Numpy arrays?
• NumPy Set Operations – A Detailed Guide!

2. 概率圖的交並差

2.1 概念說明

• 區別於正經統計意義上的事件概率： 極速統計教程之八 | 概率和集合
• 這裡的概率圖，指的是分割任務中，每個點是前景點的概率。
• 這裡的交並差（和）操作：
  • 針對對象：使用兩種算法分別得到的同一個圖的某個分割對象的概率圖
  • 前提：假設模型訓練時候是sigmoid函數，只用分割前景和背景，以0.3作為前景背景概率分割的阈值。
  • 交操作：對同一個圖，使用兩種算法得到的兩張分割的概率圖；對兩個概率圖逐元素比較，誰小取誰。
  • 並操作：對同一個圖，使用兩種算法得到的兩張分割的概率圖；對兩個概率圖逐元素比較，誰大取誰。
  • 和操作：對於ensemble來說，求兩個概率圖的差沒什麼意義，所以改成概率圖的和/2。

2.2 實現

# 和
if op_type=="add":
prob_rs=(prob1_array+prob2_array)/2
# 並
elif op_type=="union":
prob_rs=np.where(prob1_array > prob2_array, prob1_array, prob2_array)
# 交
elif op_type=="inter":
prob_rs=np.where(prob1_array < prob2_array, prob1_array, prob2_array)

參考：

• Python的Numpy操作：如何實現逐個元素取最大值，組成新array？