【Python-numpy】unique 函数解析

Dear 丶 2021-06-11 15:14 366阅读 0赞

# unique函数 #

## 1、`numpy.``unique`(*ar*) ##

函数使用方式如下：

> a = np.unique(A)

其中a与A是一维数组和列表。

对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表。

import numpy as np
    A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]
    a = np.unique(A)
    B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3)
    b= np.unique(B)
    C= ['fgfh','asd','fgfh','asdfds','wrh','asdfds','wrh']
    c= np.unique(C)
    print(a)
    print(b)
    print(c)

输出结果如下：

# [1 2 3 4 5]
    # [1 2 3 4 5]
    # ['asd' 'asdfds' 'fgfh' 'wrh']

![20190523172315672.png][]

## 2、`numpy.``unique`(*ar*, *return\_index=False*) ##

函数使用方式如下：

> 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，并以列表形式储存在s中。**

对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表。

import numpy as np
    A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]
    a, s= np.unique(A, return_index=True)
    print(a)
    print(s)

输出结果如下：

# [1 2 3 4 5]
    # [0 1 4 5 3]

![20190523173204444.png][]

## 3、`numpy.unique`(*ar*, *return\_index=False*, *return\_inverse=False*) ##

函数使用方式如下：

> a, s,p = np.unique(A, return\_index=True, return\_inverse=True)

return\_inverse=True 表示返回旧列表元素在新列表中的位置，并以列表形式储存在p中。

import numpy as np
    A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]
    a, s,p = np.unique(A, return_index=True, return_inverse=True)
    print(a)
    print(s)
    print(p)

输出结果如下：

# [1 2 3 4 5]
    # [0 1 4 5 3]
    # [0 1 1 4 2 3 2]

![20190523173531183.png][]

[20190523172315672.png]: /images/20210516/8fe9de58fb6f4e9c820e227fe40f136b.png
[20190523173204444.png]: /images/20210516/40f2433aec204d0eab0a5e406d8d080e.png
[20190523173531183.png]: /images/20210516/06d3db2429204ddfb41f0b56822f0dbf.png