• np.unique()


    numpy.unique:用于去除数组中重复元素,并从小到大排序。

    numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
    
    • arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开
    • return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式存储。
    • return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式存储。
    • return_counts:如果为true,返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数
    import numpy as np
    
    a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
    print(a)
    
    u = np.unique(a)
    print(u)
    
    # 新列表的元素在旧列表的位置
    u, indices = np.unique(a, return_index=True)
    print(u)		# 列表
    print(indices)	# 下标
    
    # 旧列表的元素在新列表的位置
    u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
    print(u)
    print(indices)
    
    # 使用下标重构原数组
    print(u[indices])
    
    # 去重元素的重复数量
    u, indices = np.unique(a, return_counts=True)
    print(u)
    print(indices)
    
    
    

    输出结果:

    原数组(旧列表):
    [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
    
    原数组去重(新列表):
    [2 5 6 7 8 9]
    
    新列表的元素在旧列表的位置:
    [2 5 6 7 8 9]
    [1 0 2 4 7 9]
    
    旧列表的元素在新列表的位置:
    [2 5 6 7 8 9]
    [1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]
    
    使用下标重构原数组:
    [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
    
    去重元素的重复数量:
    [2 5 6 7 8 9]
    [3 2 2 1 1 1]
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/keye/p/15166397.html
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