使用np.unique()函数:该函数返回输入数组中唯一值组成的数组,并可以选择返回唯一值的索引。 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3]) unique_values = np.unique(arr) print(unique_values) 复制代码 使用set()函数:将NumPy数组转换为Python的set
arr = np.array([2, 1, 3, 2, 1, 4, 5, 4]) # Get the unique elements of the array unique_values = np.unique(arr) [1 2 3 4 5] numpy.fft:傅里叶变换的函数。 numpy.ma:供对掩码数组的支持。 numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组...
import numpy as np# 创建一个包含重复元素的数组data = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 6, 3])# 使用 unique 函数查找唯一值unique_values = np.unique(data)print("唯一值数组:", unique_values)# 返回每个唯一值在原始数组中的索引unique_indices = np.unique(data, return_index=True)[1]...
>>> 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, 2, 3, 4]]) ...
>>>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]]) ...
numpy.insert(arr, obj, values, axis)参数说明:arr:输入数组 obj:在其之前插入值的索引 values:要插入的值 axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开实例 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') print ('未...
numpy.insert(arr, obj, values, axis) 其中: arr:输入数组 obj:在其之前插入值的索引 values:要插入的值 axis:沿着它插入的轴 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print(a) print(np.insert(a,3,[11,12])) ...
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'...
axis=None) # sort the flattened array ,相当于np.sort(a.ravel()) array([1, 1, 3, 4]) >>> np.sort(a, axis=0) # sort along the first axis array([[1, 1], [3, 4]]) #多条件排序 >>> dtype = [('name', 'S5'), ('height', float), ('age', int)] >>> values = [...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...