numpy.unique()使用方法
numpy.unique() 函數接受一個數組,去除其中重復元素,並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。
1. 參數說明
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)
ar:輸入數組,除非設定瞭下面介紹的axis參數,否則輸入數組均會被自動扁平化成一個一維數組。
return_index:(可選參數,佈爾類型),如果為True則結果會同時返回被提取元素在原始數組中的索引值(index)。
return_inverse:(可選參數,佈爾類型),如果為True則結果會同時返回元素位於原始數組的索引值(index)。
return_counts:(可選參數,佈爾類型),如果為True則結果會同時每個元素在原始數組中出現的次數。
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組。
2. 示例
2.1. 一維數組
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 return_counts 解決一個小問題。
# coding: utf-8 import numpy as np # 任務: 統計 a 中元素個數, 找出出現次數最多的元素 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 統計元素重復次數 b, count = np.unique(a, return_counts=True) print(b, count) # 使用 zip 將元素和其對應次數打包成一個個元組, 返回元組的列表 zipped = zip(b, count) # for i, counts in zipped: # print("%d: %d" % (i, counts)) # 這裡打印zipped出來, # # 下面 max()會報 # # ValueError: max() arg is an empty sequence # # 不知道為什麼 >_< # 使用 max() 函數找出出現次數最多的元素 target = max(zipped, key=lambda x: x[1]) print(target)
參考文獻
numpy.unique()函數
numpy.unique — NumPy v1.24 Manual
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