numpy已知二维数组a:[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]],将其每行元素进行重复形成一个(6,3)的数组b。对b按纵轴进行去重操作,输出并观察结果。
时间: 2024-05-10 08:19:59 浏览: 9
代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]])
b = np.repeat(a, 2, axis=0)
print("b:\n", b)
b = np.unique(b, axis=0)
print("b after remove duplicates:\n", b)
```
输出结果为:
```
b:
[[1 2 3]
[1 2 3]
[4 5 6]
[4 5 6]
[7 2 3]
[7 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]
[4 5 6]
[4 5 6]
[7 2 3]
[7 2 3]]
b after remove duplicates:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 2 3]]
```
可以看到,经过去重操作后,数组b只剩下了三行,分别是原数组a的三行,并且保持了原来的顺序。
相关问题
请写一段python代码,已知两个二维数组array1个array2,将array2合并到array1前面
要将一个二维数组 array2 合并到另一个二维数组 array1 的前面,你可以使用 numpy 库中的 `concatenate()` 函数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 假设 array1 和 array2 是你的两个二维数组
result = np.concatenate((array2, array1), axis=0)
```
在上面的代码中,我们使用了 `concatenate()` 函数来将 array2 和 array1 沿着纵向(axis=0)进行合并。注意,使用 `concatenate()` 函数时,要将两个数组作为参数传递给函数,并指定合适的轴(axis)。
合并后的结果将存储在变量 `result` 中。
如果 array1 和 array2 的列数不一致,合并操作可能会引发 ValueError。在这种情况下,你可以考虑使用 numpy 库中的 `hstack()` 函数来水平合并两个数组:
```python
result = np.hstack((array2, array1))
```
上述代码中的 `hstack()` 函数将会把 array2 水平地连接到 array1 的前面。
希望这段代码对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
数据挖掘中怎么把一维数组转化为二维数组
将一维数组转化为二维数组需要确定二维数组的行数和列数,常见的方法有以下两种:
1. 行列数已知:如果已知二维数组的行数和列数,可以使用循环将一维数组中的元素逐个填充到二维数组中。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 二维数组的行数和列数
n_rows = 2
n_cols = 3
# 将一维数组转化为二维数组
arr_2d = np.zeros((n_rows, n_cols))
for i in range(n_rows):
for j in range(n_cols):
arr_2d[i][j] = arr_1d[i * n_cols + j]
print(arr_2d)
```
输出:
```
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
```
2. 行列数未知:如果不知道二维数组的行数和列数,可以先确定其中一个维度,再通过总元素个数和已知维度计算出另一个维度。常用的方法是通过取模运算和整除运算。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 一维数组
arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 已知二维数组的行数
n_rows = 2
# 计算二维数组的列数
n_cols = len(arr_1d) // n_rows
# 将一维数组转化为二维数组
arr_2d = arr_1d.reshape(n_rows, n_cols)
print(arr_2d)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
以上是两种常见的方法,具体可以根据实际需求选择合适的方式。