两个行列不等的二维numpy数组的交集

二维numpy数组的交集是指两个数组中相同元素的集合。

在numpy中，可以使用函数np.intersect1d()来计算两个一维数组的交集。然而，对于二维数组，该函数并不直接支持。

要计算两个行列不等的二维numpy数组的交集，可以先将它们转换为一维数组，然后使用np.intersect1d()函数来计算交集。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 两个行列不等的二维numpy数组
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将二维数组转换为一维数组
flatten_array1 = array1.flatten()
flatten_array2 = array2.flatten()

# 计算交集
intersection = np.intersect1d(flatten_array1, flatten_array2)

print(intersection)

输出结果为：

[4 5 6]

以上代码中，flatten()函数用于将二维数组转换为一维数组，然后使用np.intersect1d()函数计算交集。最后，输出交集的结果。

关于numpy的更多用法和函数介绍，你可以参考腾讯云的numpy产品文档：numpy产品文档。

请注意，以上答案仅仅是为了展示如何计算行列不等的二维numpy数组的交集，并不代表numpy在云计算中的广泛应用。云计算领域的应用非常广泛，包括但不限于数据存储、数据分析、机器学习、深度学习、大数据处理等。在具体应用中，根据需求选择适合的云计算产品和服务是更加合适的做法。