使用Numpy函数去掉下列数组中的重复值

可以使用numpy.unique()函数去掉数组中的重复值。

例如，对于以下数组：

import numpy as np

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

可以使用numpy.unique()函数去掉重复值：

unique_arr = np.unique(arr)
print(unique_arr)

输出结果为：

[1 2 3]

相关问题

在使用numpy时什么函数能反悔返回数组的最大值

在使用numpy时，可以使用numpy中的`max()`函数来返回数组的最大值。

例如，对于一个一维数组`arr`，可以使用以下代码来获取其最大值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
max_value = np.max(arr)
print(max_value) # 输出 5

对于一个二维数组`arr`，可以使用以下代码来获取其每一列的最大值：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_values = np.max(arr, axis=0)
print(max_values) # 输出 [7 8 9]

其中，`axis=0`表示按列进行计算，`axis=1`表示按行进行计算。如果要获取整个数组的最大值，则可以省略`axis`参数。

在使用numpy时如何改变数组的形状

在使用NumPy时，可以使用`reshape()`函数来改变数组的形状。`reshape()`函数接受一个元组作为参数，该元组指定了新形状的维度。

例如，假设有一个一维数组，我们想将其转换为一个二维数组，其中有3行和4列，可以像这样使用`reshape()`函数：

import numpy as np

# 创建一个长度为12的一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

# 将一维数组转换为二维数组
b = a.reshape((3, 4))

print(b)

输出结果为：

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

其中，`reshape()`函数的参数是一个元组`(3, 4)`，指定了新数组的维度为3行4列。