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...
array_2d = generate_unique_2d_array(rows, cols) print(array_2d) 这段代码首先使用np.arange函数生成了一个包含1到rows*cols的所有整数的一维数组。然后,使用np.random.shuffle函数将数组中的元素随机打乱顺序。最后,使用reshape函数将一维数组转换为指定行数和列数的2D数组。 生成的2D数组将具有所有唯...
unique(arr_1d) print(unique_elements_1d) # 输出: [1 2 3 4] # 二维数组中的唯一元素(默认是查找一维数组中的唯一元素) arr_2d = np.array([[1, 2, 2], [3, 4, 4], [5, 6, 1]]) unique_elements_2d = np.unique(arr_2d) print(unique_elements_2d) # 输出: [1 2 3 4 5 6] ...
5.12. any、all、sort、numpy.unique() 一、 布尔索引 #布尔索引 #找出一组数里所有的偶数 arrayld = np.arange(1,21,1) boolArray = (arrayld %2 == 0) print((boolArray)) print(arrayld[boolArray]) #简写 print(arrayld[arrayld %2 == 0]) arratld = np.array(([1,23,4])) print(ar...
>>> 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, ...
array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])] 07 数组元素操作 NumPy中数组操作函数主要如下: resize 返回指定形状的新数组 append 将值添加到数组末尾 insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前 delete 返回删掉某个轴的子数组的新数组 unique 寻找数组内的唯一...
>>> np.unique(a) array([1, 2, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. Return the unique rows of a 2D array >>> a = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]]) >>> np.unique(a, axis=0) array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]]) ...
如何计算n维数组的平均值,最小值和最大值4. 如何从现有的数组定义新数组5. 多维数组的重构(reshaping)和扁平(flattening)5.1 flatten()和ravel()的区别6. 如何通过numpy生成序列数(sequences),重复数(repetitions)和随机数(random)7.1 如何构建重复的序列数7.2 如何生存随机数7.3 如何得到数组独特(unique)项和个...
array([[0, 1, 2], , [3, 4, 5], , [6, 7, 8]]) 你也可以通过dtype参数指定数组的类型,一些最常用的numpy类型是:'float','int','bool','str'和'object'。 # Create a float 2d array arr2d_f = np.array(list2, dtype='float') ...
Example: Finding unique elements in a 2D array using numpy.unique() >>> import numpy as np >>> x = np.array([[1, 1], [2,3], [3,4]]) >>> np.unique(x) array([1, 2, 3, 4]) In the above code we first create a 2D array 'x' using the np.array() method with the ...