在 python 中使用 np.unique 的两种方法

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，以列表形式存储在 s 中。

使用方法一：

对于一维数组或者列表

去重

并按元素降序返回一个没有重复元素的新元组或列表

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])

方法二：返回新列表元素在旧列表中的位置，以列表的形式存储在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，并以列表的形式存储在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~更多python学习推荐：
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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）