python中np.unique的两种使用方法

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python中np.unique的两种使用方法

python的array数组中,常用函数有一个函数有锁种用法,根据返回参数的不同,保留数组中不同的值,那就是np.unique函数。本文介绍python中np.unique的两种使用方法:1、对于一维数组或者列表去重并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表;2、返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。

使用方法一:对于一维数组或者列表去重并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表

使用格式

a = np.unique(A)

使用实例

a = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)
a
>>>array([[0, 8, 1, 9, 2],
          [9, 4, 3, 6, 5],
          [7, 3, 4, 5, 1],
          [2, 0, 3, 6, 0]])
np.unique(a)       # 返回唯一数,并且输出一维数组
>>>array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

使用方法二:返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。

使用格式

c,s=np.unique(b,return_index=True)

return_index=True表示返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。

使用实例

>>> c,s=np.unique(b,return_index=True) 
>>> c 
array([0, 1, 2, 3, 4]) 
>>> s 
array([3, 4, 0, 1, 5])(元素出现的起始位置)

以上就是python中np.unique的两种使用方法哟,希望能对你有所帮助哟。

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