Python Numpy.unique() 함수

  1. numpy.unique()의 구문:
  2. 예제 코드: numpy.unique()메서드
  3. 예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_index=True 설정
  4. 예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_counts=True 설정
  5. 예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_inverse=True 설정
  6. 예제 코드: numpy.unique()메서드에서axis 매개 변수 설정

Python Numpy numpy.unique() 함수는 주어진NumPy 배열의 모든 고유 값을 검색하고 이러한 고유 값을 정렬합니다.

numpy.unique()의 구문:

numpy.unique(ar,
             return_index=False, 
             return_inverse=False, 
             return_counts=False, 
             axis=None)

매개 변수

ar 배열로 변환 할 수있는 배열 또는 객체
return_index 부울. True 인 경우 각 고유 한 값이 처음 나타나는 인덱스 배열을 반환합니다.
return_inverse 부울. True이면 입력 배열을 재구성하는 데 사용할 수있는 고유 배열의 인덱스를 반환합니다.
return_counts 부울. True이면 각 고유 값의 개수 배열을 반환합니다.
axis 고유 한 행 (axis=0) 또는 열 (axis=1)을 찾습니다. 기본적으로 고유 한 요소는 평면화 된 배열에서 검색됩니다.

반환

배열의 정렬 된 고유 값을 반환합니다.

return_index = True 인 경우 각 고유 값이 처음 나타나는 인덱스 배열을 반환합니다.

return_counts = True 이면 입력 배열의 각 고유 값의 개수 배열을 반환합니다.

return_inverse = True이면 고유 배열의 인덱스를 반환하며 입력 배열을 재구성하는 데 사용할 수 있습니다.

예제 코드: numpy.unique()메서드

import numpy as np

a=np.array([[2,3,4],
            [5,4,7],
           [4,2,3]])

unique_array=np.unique(a)

print(unique_array)

산출:

[2 3 4 5 7]

평면화 된 입력 배열의 정렬 된 고유 값을 반환합니다.

배열을 평면화하는 것은 주어진 배열을 1 차원 배열로 변환하기 위해 모든 행을 차례로 배치하는 것을 의미합니다.

예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_index=True 설정

import numpy as np

a=np.array([[2,3,4],
            [5,4,7],
           [4,2,3]])

unique_array=np.unique(a,return_index=True)

print(unique_array)

산출:

(array([2, 3, 4, 5, 7]), array([0, 1, 2, 3, 5]))

주어진 평탄화 된 입력 배열에서 정렬 된 고유 값 배열의 튜플과 각 고유 값의 첫 번째 발생 인덱스 배열을 제공합니다.

예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_counts=True 설정

import numpy as np

a=np.array([[2,3,4],
            [5,4,7],
           [4,2,3]])

unique_array=np.unique(a,return_counts=True)

print(unique_array)

산출:

(array([2, 3, 4, 5, 7]), array([2, 2, 3, 1, 1]))

주어진 평면화 된 입력 배열에서 정렬 된 고유 값 배열의 튜플과 입력 배열에 각 고유 값의 개수 배열을 제공합니다.

예제 코드: numpy.unique()메서드에서return_inverse=True 설정

import numpy as np

a=np.array([[2,3,4],
            [5,4,7],
           [4,2,3]])

unique_array=np.unique(a,return_inverse=True)

print(unique_array)

산출:

(array([2, 3, 4, 5, 7]), array([0, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 0, 1]))

주어진 평면화 된 입력 배열에서 정렬 된 고유 값 배열의 튜플과 고유 배열의 인덱스 배열을 제공합니다.

여기서 2는 평면화 된 배열의 첫 번째 위치와 두 번째 마지막 위치에서 발생합니다. 마찬가지로 어떤 위치에서 어떤 값이 발생하는지 찾을 수 있습니다.

예제 코드: numpy.unique()메서드에서axis 매개 변수 설정

고유 한 행 찾기

import numpy as np

a=np.array([[2,3,2],
            [2,3,2],
           [4,2,3]])

unique_array=np.unique(a,axis=0)

print(unique_array)

산출:

[[2 3 2]
 [4 2 3]]

입력 배열의 모든 고유 행을 제공합니다.

고유 한 열 찾기

import numpy as np

a=np.array([[2,3,2],
            [2,3,2],
           [3,2,3]])

unique_array=np.unique(a,axis=1)

print(unique_array)

산출:

[[2 3]
 [2 3]
 [3 2]]

입력 배열의 모든 고유 한 열을 제공합니다.