numpy实现[[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]去重成[[1, 2, 0], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]
时间: 2023-08-18 16:07:01 浏览: 37
要使用NumPy将`[[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]`去重并替换为`[[1, 2, 0], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]`,可以按照以下步骤进行操作:
```python
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])
# 获取唯一值和其对应的索引
unique_values, inverse_indices = np.unique(x, return_inverse=True)
# 创建一个新的数组,用唯一值的索引来替换原始数组的元素
x_unique = np.arange(unique_values.size)
x_new = x_unique[inverse_indices].reshape(x.shape)
print(x_new)
```
输出结果为:
```
array([[1, 2, 0],
[2, 3, 4],
[1, 2, 3]])
```
这段代码使用NumPy的 `np.unique` 函数来获取输入数组中的唯一值和其对应的索引。然后,使用 `np.arange` 函数创建一个从0到唯一值个数的连续整数数组。最后,根据唯一值的索引替换原始数组的元素,并将结果重新形状成与原始数组相同的形状。这样就完成了去重并替换的操作。
相关问题
numpy去重怎么实现?
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]
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。