np.unique()的具体使用
一、np.unique() 介绍
对于一维数组或者列表，np.unique() 函数 去除其中重复的元素 ，并按元素 由小到大 返回一个新的无元素重复的元组或者列表。
二、np.unique() 原型
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。
三、实例
import numpy as np
A = [1, 2, 2, 5, 3, 4, 3]
a = np.unique(A)
print(a)
print("______")
a, indices = np.unique(A, return_index=True) # 返回新列表元素在旧列表中的位置（下标）
print(a) # 列表
print(indices) # 下标
print("______")
a, indices = np.unique(A, return_inverse=True) # 旧列表的元素在新列表的位置
print(a)
print(indices)
print(a[indices]) # 使用下标重构原数组
print("______")
a, indices = np.unique(A, return_counts=True) # 每个元素在旧列表里各自出现了几次
print(a)
print(indices)
print("______")
B = ([1, 2], [2, 5], [3, 4])
b = np.unique(B)
C= ['fgfh','asd','fgfh','asdfds','wrh']
c= np.unique(C)
print(b)
print(c)输出结果：
[1 2 3 4 5]
______
[1 2 3 4 5]
[0 1 4 5 3]
______
[1 2 3 4 5]
[0 1 1 4 2 3 2]
[1 2 2 5 3 4 3]
______
[1 2 3 4 5]
[1 2 2 1 1]
______
[1 2 3 4 5]
['asd' 'asdfds' 'fgfh' 'wrh']
参考链接
python中numpy库unique函数解析
np.unique()
到此这篇关于np.unique()的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关np.unique()使用内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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