numpy去重怎么实现?
时间: 2023-05-13 20:06:09 浏览: 114
可以使用numpy中的unique函数来实现去重,例如:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4])
unique_arr = np.unique(arr)
print(unique_arr)
输出结果为:[1 2 3 4 5]
相关问题
python numpy二维数组去重
可以使用numpy库中的unique函数来实现二维数组去重。具体实现方法如下:
```python
import numpy as np
# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
# 对二维数组进行去重操作
arr_unique = np.unique(arr, axis=0)
print(arr_unique)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
其中,axis=0表示按行进行去重操作,即对每一行进行去重。
python中numpy中的unique()函数怎么实现去重结果的序列号索引
unique()函数可以帮助我们实现去重操作,同时返回一个唯一值数组以及一个由第一个数组中各个值在原数组中的索引下标组成的数组。具体实现方式可以如下:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4])
uniq, index = np.unique(arr, return_index=True)
print("去重后的数组:", uniq)
print("唯一值在原数组中的下标索引:", index)
```
在这里,我们通过`np.unique()`函数的`return_index`参数来获得每个唯一元素在输入数组中的第一次出现的索引,从而实现了去重结果的序列号索引。