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 ...
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]...
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' and their counts using the np.unique function. The return_counts parameter is set to True, so the function returns two arra...
>>>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]]) 可以通过以下方...
# Generate an array of 5 values from 0 to 10 (inclusive) arr = np.linspace(0, 10, 5) # Print the array print(arr) [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] numpy.range:用间隔的值创建数组。 # Generate an array from 0 to 10 (exclusive) with step size 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, ...
print random_values stars = np.array(['Jordan', 'James', 'Kobe']) stars == 'James' # 生成一个布尔数组(3×1), 布尔数组长度 和 源数组轴长必须 相等 random_values[stars == "James"] # random_value[1], 布尔为真的行来索引 1. ...
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])) ...
array([[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]], dtype=int16) (4)np.empty >>> # Create an empty array with 2 elements >>> np.empty(2)
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...