numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开 return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式储 return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式储 return_counts:如果为true,返回去重数组...
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts) arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开 return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式储 return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式储 return_counts:如果为true,返回去重数组...
unique_positions = np.unique(a, return_index=True)[1] print(unique_positions) # 设置了return_index=True则返回的是下标 # [0 4 2 5] # 表示数组a中只有a[0],a[4],a[2],a[5]这四样元素 out[unique_positions] = False print(out) # [False True False True False False True True True ...
return_index:如果为True,返回数组的索引。 return_inverse:如果为True,返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况下,数组被认为是扁平的。 np.unique(arr,return_counts=True)---( array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements ...
a = np.array([[1,2],[3,4]]) result_index = np.where(a > 2) # (array([1, 1]), array([0, 1])) a[result_index] # array([3, 4]) 其实上面的找 index 也类似于: a = np.array([[1,2],[3,4]]) result_index = a > 2 # array([[False, False], # [ True, True]...
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True) return_index:如果为True,返回数组的索引。 return_inverse:如果为True,返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数...
numpy.unique(x,return_index = False, return_inverse = True , return_counts = False) 1. numpy.unique() 构造一个集合,即删除掉x中的重复元素 x = np.unique([1,1,3,2,3,3]) print(x) print(type(x)) # [1 2 3] # <class 'numpy.ndarray'> ...
ndarray.flatten([order])Return a copy of the array collapsed into one dimension.方法,不会改变原数组。 Array的形态操作-numpy更改数组的形状与数组堆叠 修改ndarray.shape属性 .shape · reshape() : 改变array的形态 可以通过修改shape属性,在保持数组元素个数不变的情况下,改变数组每个轴的长度。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts) arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式储return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式储return_counts:如果为true,返回去重数组中的...
>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True) >>> u array([ 0, 1, 2, 3, 4]) >>> indices array([ 1, 0, 6, 7, 8], dtype=int64) >>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True) >>> u array([ 0, 1, 2, 3, 4]) ...