计算 NumPy 数组中的唯一值
Muhammad Maisam Abbas
2021年10月2日
2021年7月4日
本教程将介绍如何计算 NumPy 数组中唯一值的出现次数。
使用 numpy.unique()
函数计算 NumPy 数组中的唯一值
要计算 numpy 数组中每个唯一元素的出现次数,我们可以使用 numpy.unique()
函数。它将数组作为输入参数,并按升序返回数组内的所有唯一元素。我们可以将 return_counts
参数指定为 True
以获取数组中每个元素重复的次数。请参考以下代码示例。
import numpy as np
array = np.array([1,1,1,2,3,4,4,4])
unique, counts = np.unique(array, return_counts=True)
result = np.column_stack((unique, counts))
print (result)
输出:
[[1 3]
[2 1]
[3 1]
[4 3]]
我们首先使用 np.array()
函数创建了一个 NumPy 数组。然后,我们使用 np.unique()
函数将 array
的所有唯一元素存储在 unique
数组中,并将它们各自的出现次数存储在 counts
数组中。然后,我们使用 np.column_stack()
函数将两个一维数组 unique
和 counts
压缩到单个二维数组 result
中。
Author: Muhammad Maisam Abbas
Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.
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