如何查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量?

在NumPy数组`np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])`中查找唯一值的数量，你可以使用`numpy.unique`函数，并结合其返回的`return_counts`参数。这里是一个步骤：

1. 首先，导入NumPy库：

import numpy as np

2. 然后，对数组应用`unique`函数并获取唯一值及其计数：

arr = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
unique_values, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

3. `unique_values`将包含唯一的元素，而`counts`将存储每个独特值的出现次数。

现在你可以直接查看`counts`数组来获取唯一值的数量。例如，如果你想要计算唯一整数值的数量，可以使用`counts.size`，因为`counts`是一个一维数组。如果需要特定类型的唯一值数量，可以检查`unique_values`的类型。

如果你想得到具体的数量，可以这样操作：

unique_count = len(counts[counts > 0])

这将只计算非零计数（即真正唯一的值），因为0通常表示缺失值。

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Jupyter查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中元素不重复的数量

可以使用Python中的set()函数将数组转换成集合，由于集合中的元素不能重复，因此得到的集合的长度就是数组中元素不重复的数量。示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
unique_vals = set(arr)
num_unique_vals = len(unique_vals)
print(num_unique_vals)

输出结果为：

6

其中，`unique_vals`为数组中的唯一值组成的集合，即`{1, 2, 3, 4, 5, 6}`；`num_unique_vals`为元素不重复的数量，即6。

查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中不重复的数量 jupter代码

可以使用numpy库中的unique函数来实现：

import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
unique_arr = np.unique(arr)
num_unique = len(unique_arr)

print(num_unique)

输出结果为：

6

因为去重后的数组为[1,2,3,4,5,6]，共有6个不重复的元素。