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numpy.unique

octubre 20, 2021

Esta función devuelve una matriz de elementos únicos en la matriz de entrada. La función puede devolver una tupla de matriz de valores únicos y una matriz de índices asociados. La naturaleza de los índices depende del tipo de parámetro de retorno en la llamada a la función.

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

Dónde,

No Señor. Descripción de parámetros
1

arr

La matriz de entrada. Se aplanará si no es una matriz 1-D

2

return_index

Si es verdadero, devuelve los índices de elementos en la matriz de entrada.

3

return_inverse

Si es verdadero, devuelve los índices de una matriz única, que se puede utilizar para reconstruir la matriz de entrada.

4

return_counts

Si es verdadero, devuelve el número de veces que el elemento de la matriz única aparece en la matriz original.

Ejemplo

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) 
print u 
print 'n'  

print 'Unique array and Indices array:' 
u,indices = np.unique(a, return_index = True) 
print indices 
print 'n'  

print 'We can see each number corresponds to index in original array:' 
print a 
print 'n'  

print 'Indices of unique array:' 
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True) 
print u 
print 'n' 

print 'Indices are:' 
print indices 
print 'n'  

print 'Reconstruct the original array using indices:' 
print u[indices] 
print 'n'  

print 'Return the count of repetitions of unique elements:' 
u,indices = np.unique(a,return_counts = True) 
print u 
print indices

Su salida es la siguiente:

First array:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

Unique values of first array:
[2 5 6 7 8 9]

Unique array and Indices array:
[1 0 2 4 7 9]

We can see each number corresponds to index in original array:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

Indices of unique array:
[2 5 6 7 8 9]

Indices are:
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]

Reconstruct the original array using indices:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

Return the count of repetitions of unique elements:
[2 5 6 7 8 9]
 [3 2 2 1 1 1]

numpy_array_manipulation.htm

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