Библиотека NumPy используется в Python для создания одного или нескольких размерных массивов, и у нее есть много функций для работы с массивом. Функция unique() — одна из полезных функций этой библиотеки для определения уникальных значений массива и возврата отсортированных уникальных значений. Эта функция также может возвращать кортеж значений массива, массив ассоциативных индексов и количество раз, когда каждое уникальное значение появляется в основном массиве. В этом руководстве показаны различные варианты использования этой функции.

Синтаксис:

Синтаксис этой функции приведен ниже.

array numpy.unique(input_array, return_index, return_inverse, return_counts, axis)

Эта функция может принимать пять аргументов, назначение которых объясняется ниже.

• input_array: это обязательный аргумент, который содержит входной массив, из которого выходной массив будет возвращен путем извлечения уникальных значений. Если массив не является одномерным массивом, то массив будет сглаженным.
• return_index: это необязательный аргумент, который может принимать логическое значение. Если для этого аргумента установлено значение True, он вернет индексы входного массива.
• return_inverse: это необязательный аргумент, который может принимать логическое значение. Если для этого аргумента установлено значение True, он вернет индексы выходного массива, который содержит уникальные значения.
• return_counts: это необязательный аргумент, который может принимать логическое значение. Если для этого аргумента установлено значение True, он вернет количество раз, когда каждый элемент уникального массива появляется во входном массиве.
• axis: это необязательный аргумент, который может принимать любое целочисленное значение или None. Если для этого аргумента не задано значение, входной массив будет сглажен.

Функция unique() может возвращать четыре типа массивов на основе значений аргументов.

Пример 1: Распечатать уникальные значения одномерного массива

В следующем примере показано использование функции unique() для создания массива с уникальными значениями одномерного массива. В качестве значения аргумента функции unique() используется одномерный массив из 9 элементов. Возвращенное значение этой функции напечатано позже.

# Импортировать библиотеку NumPy

import numpy as np

# Создать массив целого числа

np_array = np. unique ([55, 23, 40, 55, 35, 90, 23, 40, 80])

# Распечатать уникальные значения

print("Массив уникальных значений: \n", np_array)

Пример 2: Распечатать уникальные значения и индексы на основе входного массива

В следующем примере показано, как можно получить уникальные значения и индексы двумерного массива с помощью функции unique(). В качестве входного массива используется двумерный массив из 2 строк и 6 столбцов. Для аргумента return_index установлено значение True, чтобы получить индексы входного массива на основе уникальных значений массива.

# Импортировать библиотеку NumPy

import numpy as np

# Создать двумерный массив

np_array = np. array([ [ 6, 4, 9, 6, 2, 9 ], [ 3, 7, 7, 6, 1, 3 ] ])

# Распечатать двумерный массив

print("Содержимое двумерного массива : \n", np_array)

# Создайте уникальный массив и индексный массив уникальных значений

unique_array, index_array = np. unique(np_array, return_index = True)

# Распечатать значения уникального и индексного массивов

print("Содержимое уникального массива: \n", unique_array)

print("Содержимое индексного массива: \n", index_array)

Выход :

Входной массив содержит 7 уникальных значений. На выходе отображается массив из 7 уникальных значений и 7 индексов этих значений из входного массива.

Пример 3: Распечатать уникальные значения и индексы на основе выходного массива

В следующем примере показано, как уникальные значения одномерного массива и индексы основаны на уникальных значениях с помощью функции unique (). В сценарии в качестве входного массива используется одномерный массив из 9 элементов. Значение аргумента return_inverse установлено в True, что вернет другой массив индексов на основе уникального индекса массива. И уникальный массив, и индексный массив напечатаны позже.

# Импортировать библиотеку NumPy

import numpy as np

# Создать массив целочисленных значений

np_array = np. array([ 10, 60, 30, 10, 20, 40, 60, 10, 20 ])

print("Значения входного массива: \n", np_array)

# Создайте уникальный массив и обратный массив

unique_array, inverse_array = np.unique(np_array, return_inverse=True)

# Распечатать значения уникального массива и обратного массива

print("Значения уникального массива: \n", unique_array)

print("Значения обратного массива: \n", inverse_array)

Выход :

На выходе был показан входной массив, уникальный массив и обратный массив. Входной массив содержит 5 уникальных значений. Это 10, 20, 30, 40 и 60. Входной массив содержит 10 в трех индексах, которые являются первым элементом уникального массива. Итак, 0 появился в обратном массиве трижды. Остальные значения обратного массива были размещены таким же образом.

Пример 4: Распечатайте уникальные значения и частоту каждого уникального значения

В следующем примере показано, как функция unique () может получить уникальные значения и частоту каждого уникального значения входного массива. Значение аргумента return_counts было установлено в True для получения массива значений частоты. Одномерный массив из 12 элементов был использован в функции unique () в качестве входного массива. Массив уникальных значений и значения частоты были напечатаны позже.

# Импортировать библиотеку NumPy

import numpy as np

# Создать массив целочисленных значений

np_array = np. array([70, 40, 90, 50, 20, 90, 50, 20, 80, 10, 40, 30])

print("Значения входного массива: \n", np_array)

# Создать уникальный массив и подсчитать массив

unique_array,count_array = np.unique(np_array, return_counts = True)

# Распечатать значения уникального массива и обратного массива

print("Значения уникального массива: \n", unique_array)

print("Значения массива count: \n", count_array)

Выход :

Входной массив, уникальный массив и массив счетчиков были напечатаны в выходных данных.

Заключение

Подробное использование функций unique() было объяснено в этом руководстве с использованием нескольких примеров. Эта функция может возвращать значения различных массивов, показанных здесь, с использованием одномерных и двумерных массивов.

(2 оценок, среднее: 3,00 из 5)

Загрузка...