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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>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:ja...
unique_elements, counts_elements = np.unique(a, return_counts=True) # Printing a message indicating the frequency of unique values in the array print("Frequency of unique values of the said array:") # Creating a NumPy array from the unique elements and their respective counts # Converting th...
你可以在np.unique()中传递return_counts参数以及你的数组来获得 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 2D 数组!如果你从这个数组开始: >>> a_2d = np.array(...
np.unique(arr,return_counts=True)---( array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count) 15、mean 返回数组的平均数 np.mean(arr,dtype='int')---3 16、medain 返回数组的中位数。 arr = np.array([[1,2,3],[5,8,...
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...
您可以将return_counts参数np.unique()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!如果你从这个数组开始: >>> a_2d = np.array([[...
>>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True) >>> print(occurrence_count) [3 2 2 2 1 1 1 1 1 1] (4)二维数组的唯一值及索引 >>>a_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[1,2,3,4]])#没有指定axis值,则矩阵会被拉平>>>unique_val...
unique(arr_1d, return_counts=True) print(unique_elements_count) # 输出: [1 2 3 4] print(counts) # 输出: [1 2 1 3] # 返回唯一元素及其在原数组中的索引 unique_elements_index, inverse_index = np.unique(arr_1d, return_inverse=True) print(unique_elements_index) # 输出: [1 2 3 4...
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) ...
np.unique(ary,True,True,True) (array([3, 5, 6, 8]), #out array([6, 5, 3, 0], dtype=int64), #out中元素在ary中位置 array([3, 3, 3, 2, 2, 1, 0, 0, 0, 0], dtype=int64), #ary中元素在out中位置 array([4, 1, 2, 3], dtype=int64)) #元素的count ...