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类型,然后再转换回NumPy数组。 import ...
• 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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print(a)print(np.insert(a,3,[11,12]))print(np.insert(a,1,[11],axis = 0))...
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...
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])) ...
>>> 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, ...
numpy.unique:在数组中查找唯一的元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2])np.min(arr)---1 13、max 返回数组中的最大值。 np.max(a, axis=None,out=None) np.max(arr)---6 14、unique 返回一个所有唯一元素排序的数组。 numpy.unique(ar, return_index=False, return...
unique_counts:(可选)唯一值数组中的每个元素在原始数组中出现的次数。 1.4 示例 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...
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'...