Hướng dẫn unique python
Mô-đun numpy của Python cung cấp một hàm để tìm các phần tử duy nhất trong một mảng numpy. Hàm numpy.unique () tìm các phần tử duy nhất của một mảng và trả về các phần tử duy nhất này dưới dạng một mảng được sắp xếp. Ngoài các phần tử duy nhất, còn có một số đầu ra tùy chọn, như sau: Các bài viết liên quan: Cú pháp Thông sốĐây là các tham số sau trong hàm numpy.unique():
Tham số này xác định mảng nguồn chứa các phần tử có giá trị duy nhất được mong muốn. Mảng sẽ bị san phẳng nếu nó không phải là mảng 1-D.
Nếu tham số này được đặt True, hàm sẽ trả về các chỉ số của mảng đầu vào (dọc theo trục được chỉ định nếu được cung cấp hoặc trong mảng được làm phẳng), kết quả là mảng duy nhất.
Nếu tham số này được đặt True, hàm cũng sẽ trả về các chỉ số của mảng đầu vào (dọc theo trục được chỉ định nếu được cung cấp hoặc trong mảng được làm phẳng), có thể được sử dụng để tạo lại mảng đầu vào.
Nếu tham số này được đặt là True, hàm sẽ trả về số lần mỗi mục duy nhất xuất hiện trong mảng đầu vào ‘a’.
Tham số này xác định trục để hoạt động. Nếu tham số này không được đặt, thì mảng ‘a’ sẽ bị san phẳng. Nếu tham số này là một số nguyên, thì các mảng con được lập chỉ mục bởi trục đã cho sẽ được làm phẳng và được coi như một phần tử của mảng 1-D với kích thước của trục đã cho. Mảng có cấu trúc hoặc mảng đối tượng chứa các đối tượng không được hỗ trợ nếu trục ‘kwarg’ được sử dụng. ReturnHàm này trả về bốn loại đầu ra như sau:
Trong đầu ra này, một ndarray sẽ được hiển thị có chứa các giá trị duy nhất đã được sắp xếp.
Trong đầu ra này, một ndarray sẽ được hiển thị có chứa các chỉ số của lần xuất hiện đầu tiên của các giá trị duy nhất trong mảng ban đầu. Đầu ra này chỉ được cung cấp nếu return_index là True.
Trong đầu ra này, một ndarray sẽ được hiển thị có chứa các chỉ số để tạo lại mảng ban đầu từ mảng duy nhất. Đầu ra này chỉ được cung cấp nếu return_inverse là True.
Trong đầu ra này, một ndarray sẽ được hiển thị chứa số lần mỗi giá trị duy nhất xuất hiện trong mảng ban đầu. Đầu ra này chỉ được cung cấp nếu return_counts là True. Ví dụ 1: import numpy as np a=np.unique([1,2,3,4,3,6,2,4]) a Output: Trong đoạn code trên
Ví dụ 2: a=np.array([[1,2,2,3,9],[1,4,3,5,8]]) a b=np.unique(a) b Output: Ví dụ 3: import numpy as np a = np.array([[1, 1, 0], [1, 1, 0], [2, 3, 4],[5, 9, 8],[2, 3, 4]]) a b=np.unique(a, axis=0) b Output: Trong đoạn code trên
Ví dụ 4: import numpy as np a = np.array([[1, 1, 0], [1, 1, 0], [2, 2, 4],[5, 5, 8],[2, 2, 4]]) a b=np.unique(a, axis=1) b Output: Lưu ý: Khi chúng ta đặt trục là 1 thì hàm này trả về các cột duy nhất từ mảng nguồn. Ví dụ 5: Sử dụng return_index import numpy as np a = np.array(['d', 'b', 'b', 'z', 'a']) result, indices=np.unique(a,return_index=True) result indices a[indices] Output: Trong đoạn code trên
Ví dụ 6: Sử dụng return_inverse import numpy as np a = np.array([1, 2, 6, 4, 5, 3, 2]) result, indices=np.unique(a,return_inverse=True) result indices a[indices] Output: |