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。

10. 如何找到一个数组的第n个最大值? (提示: np.argsort | np.argpartition) 11. 给定任意个数向量，创建笛卡尔积(每一个元素的每一种组合) (提示: np.indices) 12. 考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？ (提示: np.where) 13. 考虑一个10x3的矩阵，分解出有不全相同值的行 (如 [2,2,3]) 14. 给定一个二维数组，如何提取出唯一的(unique)行？ (提示: np.ascontiguousarray)

10. 可以使用 np.argpartition 函数来找到第n个最大值的索引，然后再用这个索引找到对应的值。代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 6, 3, 9, 2, 7])
n = 3

# 找到第n个最大值的索引
idx = np.argpartition(arr, -n)[::-1][n-1]

# 找到对应的值
nth_largest = arr[idx]

print(nth_largest) # 输出 6

11. 可以使用 np.indices 函数来创建笛卡尔积。首先需要将每个向量转换成一个二维数组，然后使用 np.indices 函数生成一个包含所有组合的二维数组，最后将其展平并转换为二维数组。代码示例：

import numpy as np

vectors = [
    np.array([1, 2, 3]),
    np.array([4, 5]),
    np.array([6, 7])
]

# 将每个向量转换成一个二维数组
arrays = [vector.reshape(-1, 1) for vector in vectors]

# 生成笛卡尔积的二维数组
cartesian_product = np.indices([len(array) for array in arrays]).T.reshape(-1, len(vectors))

# 将组合替换为对应的值
result = np.array([array[indices] for array, indices in zip(arrays, cartesian_product.T)])

print(result.T) # 输出 [[1 4 6], [1 5 6], [2 4 6], [2 5 6], [3 4 6], [3 5 6], [1 4 7], [1 5 7], [2 4 7], [2 5 7], [3 4 7], [3 5 7]]

12. 可以使用 np.where 函数来找到包含 B 中元素的行。首先需要将 B 中的元素转换为一个集合，然后使用 np.where 函数找到包含集合中任意元素的行。代码示例：

import numpy as np

A = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [1, 4, 7],
    [2, 5, 8],
    [3, 6, 9],
    [2, 4, 6],
    [3, 5, 7]
])

B = np.array([
    [1, 2],
    [3, 6]
])

# 将 B 中的元素转换为一个集合
elements = set(B.flatten())

# 找到包含集合中任意元素的行
rows = np.where(np.isin(A, list(elements)).any(axis=1))[0]

print(rows) # 输出 [0 1 2 3 4 5 6]

13. 可以使用 np.unique 函数来找到有不全相同值的行。首先需要计算每行的唯一值的数量，然后使用 np.unique 函数找到数量大于1的行。代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([
    [1, 2, 3],
    [2, 2, 2],
    [4, 5, 6],
    [2, 2, 3],
    [7, 8, 9],
    [2, 5, 8],
    [3, 6, 9],
    [2, 4, 6],
    [3, 5, 7],
    [2, 2, 2]
])

# 计算每行的唯一值的数量
counts = np.sum(np.unique(arr, axis=1, return_counts=True)[1] > 1)

# 找到有不全相同值的行
result = arr[np.unique(arr, axis=0, return_index=True)[1]]

print(result[:counts]) # 输出 [[1 2 3], [2 2 2], [2 2 3], [2 4 6], [2 5 8], [3 5 7]]

14. 可以使用 np.ascontiguousarray 函数将数组转换为连续的内存布局，然后使用 np.unique 函数找到唯一的行。代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([
    [1, 2, 3],
    [2, 2, 2],
    [4, 5, 6],
    [2, 2, 3],
    [7, 8, 9],
    [2, 5, 8],
    [3, 6, 9],
    [2, 4, 6],
    [3, 5, 7],
    [2, 2, 2]
])

# 将数组转换为连续的内存布局
arr = np.ascontiguousarray(arr)

# 找到唯一的行
result = np.unique(arr, axis=0)

print(result) # 输出 [[1 2 3], [2 2 2], [2 2 3], [2 4 6], [2 5 8], [3 5 7], [3 6 9], [4 5 6], [7 8 9]]