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这篇文章将为大家详细讲解有关np.unique怎么在python中使用,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。Python的数据类型有哪些?python的数据类型:1. 数字类型,包括
这篇文章将为大家详细讲解有关np.unique怎么在python中使用,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
python的数据类型:1. 数字类型,包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)。2.字符串,分别是str类型和unicode类型。3.布尔型,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型。5. 元组,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。6. 字典,字典是一种键值对的集合。7. 集合,集合是一个无序的、不重复的数据组合。
使用方法一:对于一维数组或者列表去重并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
使用格式
a = np.unique(A)
使用实例
a = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)a>>>array([[0, 8, 1, 9, 2], [9, 4, 3, 6, 5], [7, 3, 4, 5, 1], [2, 0, 3, 6, 0]])np.unique(a) # 返回唯一数,并且输出一维数组>>>array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
使用方法二:返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。
使用格式
c,s=np.unique(b,return_index=True)
return_index=True表示返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。
使用实例
>>> c,s=np.unique(b,return_index=True) >>> c array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> s array([3, 4, 0, 1, 5])(元素出现的起始位置)
关于np.unique怎么在python中使用就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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本文标题: np.unique怎么在python中使用
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