np.unique()的具体使用
更新时间：2023年03月14日 10:38:33 作者：想变厉害的大白菜
本文主要介绍了np.unique()的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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()使用内容请搜索脚本之家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脚本之家！
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