NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 30
Numpy 数组操作
Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
数组元素的添加与删除
函数 元素及描述
resize 返回指定形状的新数组
append 将值添加到数组末尾
insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前
delete 删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组
unique 查找数组内的唯一元素
numpy.unique
numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。
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
实例
import numpy as np
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的去重值:')
u = np.unique(a)
print (u)
print ('\n')
print ('去重数组的索引数组:')
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
print (indices)
print ('\n')
print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值:')
print (a)
print ('\n')
print ('去重数组的下标:')
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (u)
print ('\n')
print ('下标为:')
print (indices)
print ('\n')
print ('使用下标重构原数组:')
print (u[indices])
print ('\n')
print ('返回去重元素的重复数量:')
u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (u)
print (indices)
输出结果为:
第一个数组:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
第一个数组的去重值:
[2 5 6 7 8 9]
去重数组的索引数组:
[1 0 2 4 7 9]
我们可以看到每个和原数组下标对应的数值:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
去重数组的下标:
[2 5 6 7 8 9]
下标为:
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]
使用下标重构原数组:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
返回去重元素的重复数量:
[2 5 6 7 8 9]
[3 2 2 1 1 1]