numpy.unique()使用方法

更新時間：2023年02月19日 10:47:04 作者：瞻邈

本文主要介紹了numpy.unique()使用方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

1. 參數(shù)說明

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)

ar：輸入數(shù)組，除非設定了下面介紹的axis參數(shù)，否則輸入數(shù)組均會被自動扁平化成一個一維數(shù)組。

return_index：(可選參數(shù)，布爾類型)，如果為True則結果會同時返回被提取元素在原始數(shù)組中的索引值(index)。

return_inverse：(可選參數(shù)，布爾類型)，如果為True則結果會同時返回元素位于原始數(shù)組的索引值(index)。

return_counts：(可選參數(shù)，布爾類型)，如果為True則結果會同時每個元素在原始數(shù)組中出現(xiàn)的次數(shù)。

axis：計算唯一性時的軸

返回值：返回一個排好序列的獨一無二的數(shù)組。

2. 示例

2.1. 一維數(shù)組

np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
a = np.array([[1, 1], [2, 3]])

結果

array([1, 2, 3])

2.2. 二維數(shù)組

a = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
np.unique(a, axis=0)

結果

array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]])

2.3. 返回索引

a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
u, indices = np.unique(a, return_index=True)

結果

array([0, 1, 3])
array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1')

2.4. 重建輸入矩陣

a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
u[indices]

結果

array([1, 2, 3, 4, 6])
array([0, 1, 4, 3, 1, 2, 1])
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])

示例：嘗試用參數(shù) return_counts 解決一個小問題。

# coding: utf-8
import numpy as np
 
# 任務: 統(tǒng)計 a 中元素個數(shù), 找出出現(xiàn)次數(shù)最多的元素
a = np.array([1, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 4, 5, 5])
 
# numpy.unique() 測試
b = np.unique(a)
print(b)
 
# 使用 return_counts=True 統(tǒng)計元素重復次數(shù)
b, count = np.unique(a, return_counts=True)
print(b, count)
 
# 使用 zip 將元素和其對應次數(shù)打包成一個個元組, 返回元組的列表
zipped = zip(b, count)
# for i, counts in zipped:
#     print("%d: %d" % (i, counts))  # 這里打印zipped出來,
#                                    # 下面 max()會報
#                                    # ValueError: max() arg is an empty sequence
#                                    # 不知道為什么 >_<
 
# 使用 max() 函數(shù)找出出現(xiàn)次數(shù)最多的元素
target = max(zipped, key=lambda x: x[1])
print(target)