np.unique(arr,return_counts=True)---(array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elementsarray([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count) 15、mean 返回数组的平均数 numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None) np.mean(arr,dtype='in...
可以将np.unique()中的return_counts参数与数组一起传递,以获取NumPy数组中唯一值的频率计数。 >>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True) >>> print(occurrence_count) [3 2 2 2 1 1 1 1 1 1] 这也适用于二维数组!如果从这个数组开始: a_2d = np.array([[1, 2,...
# import libraryimportnumpyasnp# create a 1d-arrayini_array=np.array([10,20,5,10,8,20,8,9])# Get a tuple of unique values# amnd their frequency# in numpy arrayunique,frequency=np.unique(ini_array,return_counts=True)# convert both into one numpy arraycount=np.asarray((unique,frequency...
(array([2, 2, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) a[np.where(a>5)] ## Get Values---array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 它还可以用来替换pandas df中的元素。 np.where(data[feature].isnull(), 1, 0) 29、put 用给定的值替换数组中...
Frequency of unique values of the said array: [[10 20 30 40 50] [ 3 4 2 2 1]] Explanation: In the above code – a = np.array(...): Create a NumPy array 'a' containing the given integer values. np.unique(a, return_counts=True): Find the unique elements in the array 'a'...
>>>unique_values,occurrence_count=np.unique(a,return_counts=True)>>>print(occurrence_count)[3222111111] 这也适用于二维数组!如果从这个数组开始: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>a_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[1,2,3,4]]) ...
>>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True)>>> print(occurrence_count)[3 2 2 2 1 1 1 1 1 1] 这也适用于 2D 数组!如果你从这个数组开始: >>> a_2d = np.array([[ 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [1, ...
array([[1, 2, 2], [3, 4, 4], [5, 6, 1]]) unique_elements_2d = np.unique(arr_2d) print(unique_elements_2d) # 输出: [1 2 3 4 5 6] # 返回唯一元素及其计数 unique_elements_count, counts = np.unique(arr_1d, return_counts=True) print(unique_elements_count) # 输出: [1 ...
array(['Male','Male','Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)[source] start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数,默认为50。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts) 1. 参数说明, import numpy as np a=np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9]) print 'First array:' print a print '\n' print 'Unique values of first array:' u=np.unique(a) ...