np.unique与set是不是有点像

是的，np.unique函数和set函数都可以用来获取数组或列表中的唯一元素。

但是它们之间还是有些差别的。np.unique函数可以处理多维数组，而set函数只能处理一维数组或列表。另外，np.unique函数返回的结果是已经排好序的，而set函数返回的结果是不保证有序的。

下面是一个使用np.unique函数的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
unique_values = np.unique(a)

print(unique_values)

输出结果为：

[1 2 3 4]

np.unique函数返回了数组a中的唯一元素，并且已经排好序了。

下面是一个使用set函数的例子：

a = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
unique_values = set(a)

print(unique_values)

输出结果为：

{1, 2, 3, 4}

set函数返回了列表a中的唯一元素，但是不保证有序。

相关问题

point=list(np.unique(np.array(value).reshape(-1,3),axis=0)) #三角面片展开，同时对展开后的数据进行去重复操作 intersection=set(list(key))&set(point) #求交集 point1=list(set(point-intersection))

这段代码的作用是对给定的数据进行一些操作，具体如下：

1. `np.array(value).reshape(-1, 3)` 将 `value` 转换为一个二维数组，每行包含三个元素。
2. `np.unique(..., axis=0)` 对二维数组进行去重操作，保留唯一的行。
3. `list(...)` 将去重后的二维数组转换为列表。
4. `set(list(key))` 将 `key` 转换为一个集合。
5. `set(point)` 将列表 `point` 转换为一个集合。
6. `set(list(point-intersection))` 对集合 `point` 和 `intersection` 进行差集操作，得到新的集合。
7. `list(...)` 将差集的集合转换为列表。

综合起来，这段代码的目的是将给定数据进行三角面片展开，并对展开后的数据进行去重操作。然后，它计算给定的 `key` 和展开后数据的交集，并得到差集。最终返回差集的列表。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

以上代码主要是导入了一些常用的python第三方库，包括matplotlib，numpy，sklearn等，对数据集进行处理，并使用随机森林分类器训练模型。其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机森林分类器是一种集成学习方法，可以用于分类和回归任务等。plot_decision_regions函数用于绘制分类区域的边界，通过将数据集分成训练集和测试集，并用测试集数据绘制不同颜色的散点图，以展示分类结果。