np.unique 用法

`np.unique` 是 NumPy 库中的一个函数，用于查找数组中的唯一值，并将其返回为已排序的数组。

它的用法如下：

np.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

其中，参数含义如下：

- `ar`：要查找唯一值的数组。
- `return_index`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的索引。
- `return_inverse`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的逆向索引，即将唯一值还原为原数组的索引。
- `return_counts`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的出现次数。
- `axis`：指定沿哪个轴查找唯一值。

举个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4])
uniq_arr = np.unique(arr)

print(uniq_arr)  # 输出 [1 2 3 4 5]

在这个例子中，我们使用 `np.unique` 函数查找数组 `arr` 中的唯一值，并将其存储在变量 `uniq_arr` 中。最后打印 `uniq_arr`，输出结果为 `[1 2 3 4 5]`。

相关问题

np.unique函数的用法

`np.unique()`是NumPy库中的一个函数，用于从数组中提取唯一的元素（即去重）。它返回两个数组：一个是数组中独一无二的元素（称为“unique”），另一个是每个唯一元素第一次出现的索引位置（如果提供的是原数组的排序版本）。

基本语法如下：

uniques, indices = np.unique(array, return_index=True, return_counts=True, axis=None)

- `array`: 需要去重的输入数组。
- `return_index`: 如果设置为True（默认False），则返回每个唯一元素第一次出现的索引。
- `return_counts`: 如果设置为True，会返回每个独特值的数量。
- `axis`: 可选参数，指定对哪个轴进行操作，默认是对整个数组。

例如：

unique_values = np.unique(arr)
unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)
unique_counts = np.unique(arr, return_counts=True)

np.unique()的用法

`np.unique()`函数用于获取数组中的唯一元素，并以排序的方式返回。

以下是`np.unique()`函数的用法示例：

import numpy as np

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

# 使用 np.unique() 函数获取数组中的唯一元素
unique_elements = np.unique(arr)

print(unique_elements)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

在上述示例中，我们创建了一个一维数组`arr`。通过调用`np.unique(arr)`函数，我们获取了数组`arr`中的唯一元素。这里`unique_elements`是一个包含唯一元素的有序数组。

你还可以使用`return_counts=True`参数来获取每个唯一元素出现的次数：

import numpy as np

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

# 使用 np.unique() 函数获取数组中的唯一元素及其出现次数
unique_elements, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

print(unique_elements)
print(counts)

输出：

[1 2 3 4 5 6]
[1 2 2 2 1 1]

在这个例子中，除了返回唯一元素的有序数组外，还返回了每个唯一元素出现的次数。这里的`counts`是一个与`unique_elements`对应的数组，表示每个唯一元素在原始数组中的出现次数。

`np.unique()`函数在处理数组时非常有用，可以帮助我们快速获取数组中的唯一元素，并进行一些相关的分析和操作。