Tính toán sự khác biệt giữa hai danh sách số hoặc chuỗi.
Cho một danh sách `x` và một danh sách `y`, thao tác này trả về một danh sách `out` đại diện cho tất cả các giá trị nằm trong `x` nhưng không có trong `y`. Danh sách trả về `out` được sắp xếp theo thứ tự giống như các số xuất hiện trong `x` (các số trùng lặp được giữ nguyên). Thao tác này cũng trả về một danh sách `idx` đại diện cho vị trí của từng phần tử `out` trong `x`. Nói cách khác:
`out[i] = x[idx[i]] for i in [0, 1, ..., len(out) - 1]`
Ví dụ: với thông tin đầu vào này:
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [1, 3, 5]
out ==> [2, 4, 6]
idx ==> [1, 3, 5]
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| tĩnh <T mở rộng TType , U mở rộng TNumber > SetDiff1d <T, U> | |
| tĩnh <T mở rộng TType > SetDiff1d <T, TInt32 > | |
| Đầu ra <U> | idx () 1-D. |
| Đầu ra <T> | ngoài () 1-D. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
public static SetDiff1d <T, U> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> x, Toán hạng <T> y, Lớp<U> outIdx)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác SetDiff1d mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| x | 1-D. Những giá trị cần lưu giữ. |
| y | 1-D. Các giá trị cần loại bỏ. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SetDiff1d
tĩnh công khai SetDiff1d <T, TInt32 > tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <T> x, Toán hạng <T> y)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc thao tác SetDiff1d mới bằng cách sử dụng các loại đầu ra mặc định.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| x | 1-D. Những giá trị cần lưu giữ. |
| y | 1-D. Các giá trị cần loại bỏ. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SetDiff1d