np.unique()如何使用

本篇內容主要講解“np.unique()如何使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“np.unique()如何使用”吧!

一、np.unique() 介紹

對于一維數組或者列表，np.unique() 函數 去除其中重復的元素 ，并按元素 由小到大 返回一個新的無元素重復的元組或者列表。

二、np.unique() 原型

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

• arr：輸入數組，如果不是一維數組則會展開

• return_index：如果為 true，返回新列表元素在舊列表中的位置（下標），并以列表形式存儲。

• return_inverse：如果為true，返回舊列表元素在新列表中的位置（下標），并以列表形式存儲。

• return_counts：如果為 true，返回去重數組中的元素在原數組中的出現次數。

三、實例

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)   # 返回新列表元素在舊列表中的位置（下標）
print(a)         # 列表
print(indices)     # 下標
print("______")

a, indices = np.unique(A, return_inverse=True)   # 舊列表的元素在新列表的位置
print(a)
print(indices)
print(a[indices])     # 使用下標重構原數組
print("______")

a, indices = np.unique(A, return_counts=True)    # 每個元素在舊列表里各自出現了幾次
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)

輸出結果：

[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']

到此，相信大家對“np.unique()如何使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！