np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:,[1,2]]])
时间: 2023-10-15 11:04:26 浏览: 45
这段代码似乎有语法错误,可能是因为缺少逗号。可以将代码修改为:
```python
np.unique(np.array([i[0], i[1]] for i in data[:, [1, 2]]))
```
这段代码的作用是从数据集 `data` 的第二列和第三列中获取所有的二元组,并使用 NumPy 的 `unique` 函数找到其中的唯一元素。具体来说,`data[:, [1, 2]]` 表示选取 `data` 的所有行和第二列、第三列,即获取所有二元组;`[i[0], i[1]] for i in data[:, [1, 2]]` 表示对每个二元组进行遍历,取出其中的两个元素;最后使用 `np.unique` 函数找到所有不同的二元组。
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lines = np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:, [1, 2]]]))
这段代码的作用是从一个二维数组中提取出第2列和第3列的元素,组成一个新的一维数组,并去除其中重复的元素。具体来说,它的实现方式是先使用numpy的切片操作data[:, [1, 2]]提取出第2列和第3列的元素,再使用np.array将其组合成一个二维数组,然后使用np.unique去重得到不重复的一维数组。最后将这个一维数组赋值给变量lines。
lines = np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:,[1,2]]]))解释这行代码
这行代码的作用是从一个二维的numpy数组`data`中,选取第2列和第3列的数据(即`data[:,[1,2]]`),然后将这两列数据合并成一个一维数组,去除其中的重复元素并按升序排序,最后返回排序后的结果。
具体来说,`data[:,[1,2]]`表示选取所有行的第2列和第3列数据,即将数据从二维转换为一维。然后使用`np.array()`将其转换为numpy数组,并使用`[i[0] i[1]for i in data[:,[1,2]]]`将第2列和第3列数据合并成一个一维数组。最后,使用`np.unique()`函数去除其中的重复元素并按升序排序,返回排序后的结果。