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Python numpy 点数组去重的实例

以下是关于“Python numpy点数组去重的实例”的完整攻略。

numpy.unique()函数

在Python中,可以使用numpy库中的unique()函数来对numpy点数组进行去重。unique()函数的语法如下:

numpy.unique(ar, axis=0, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

其中,ar表示要进行去重操作的点数组,axis表示要沿着哪个轴进行去重操作,return_index表示是否返回新数组中元素原数组中的下标,return_inverse表示是否返回原数组中元素在新数组中的下标,return_counts表示是否返回新数组中每个元素的出现次数,axis表示要沿着哪个轴进行去重操作。

示例1:对二维numpy点数组进行去重操作

假设我们有一个二维numpy点数组a,如下所示:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2]])

我们可以使用unique()函数对点数组a进行去重操作,示例代码如下:

result = np.unique(a, axis=0)
print(result)

在上面的示例代码中,我们使用unique()函数对点数组a进行去重操作,并指定了axis参数的值为0,表示对每行进行去重操作。然后,我们输出了result值。

输出结果如下:

[[1 2]
 [3 4]]

在这个例子中,unique()函数对每一行进行去重操作,返回了去重后的新点数组。

示例2:对三维numpy点数组进行去重操作

假设我们有一个三维numpy点数组a,如下所示:

import numpy as np

a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [5, 6]], [[1, 2], [3, 4]]])

我们可以使用unique()函数对点数组a进行去重操作,示例代码如下:

result = np.unique(a, axis=0)
print(result)

在上面的示例代码中,我们使用unique()函数对点数组a进行去重操作,并指定了axis参数的值为0,表示对每个二维数组进行去重操作。然后,我们输出了result值。

输出结果如下:

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[1 2]
  [5 6]]]

在这个例子中,unique()函数对每个二维数组进行去重操作,返回了去重后的新点数组。

总结

综上所述,“Python numpy点数组去重的实例”的整个攻略包括了unique()函数的用法和两个示例。在实际应用中,可以根据具体需求使用unique()函数对numpy点数组进行去重操作,并根据需要指定axis参数的值。

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/16512.html

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