Fonction Python numpy.unique()

1. Syntaxe de numpy.unique() :
2. Exemple de codes : numpy.unique() Méthode
3. Exemples de codes : Placez return_index=True dans numpy.unique() Méthode
4. Exemples de codes : Définissez return_counts=True dans numpy.unique() Méthode
5. Exemples de codes : Placez return_inverse=True dans numpy.unique() Méthode
6. Exemples de codes : Paramètre axis dans la méthode numpy.unique()

La fonction Python Numpy numpy.unique() récupère toutes les valeurs uniques dans le tableau NumPy donné et trie ces valeurs uniques.

Syntaxe de numpy.unique() :

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

Paramètres

Renvoie

Il retourne des valeurs uniques triées du tableau.

Si return_index=True, il retourne un tableau d’indices de la première occurrence de chaque valeur unique.

Si return_counts=True, il retourne un tableau du nombre de chaque valeur unique du tableau d’entrée.

Si return_inverse=True, il retourne les indices d’un tableau unique, qui peut être utilisé pour reconstruire le tableau d’entrée.

Exemple de codes : numpy.unique() Méthode

import numpy as np

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

unique_array=np.unique(a)

print(unique_array)

Production:

[2 3 4 5 7]

Il retourne des valeurs uniques triées du tableau d’entrée aplati.

En aplatissant le tableau, nous voulons dire en plaçant toutes les lignes l’une après l’autre pour convertir le tableau donné en un tableau 1-D.

Exemples de codes : Placez return_index=True dans numpy.unique() Méthode

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)

Production:

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

Elle donne un tuple d’un tableau de valeurs uniques triées dans le tableau d’entrée aplati donné et un tableau d’indices de la première occurrence de chaque valeur unique.

Exemples de codes : Définissez return_counts=True dans numpy.unique() Méthode

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)

Production:

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

Elle donne un tuple d’un tableau de valeurs uniques triées dans le tableau d’entrée aplati donné et un tableau du nombre de chaque valeur unique du tableau d’entrée.

Exemples de codes : Placez return_inverse=True dans numpy.unique() Méthode

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)

Production:

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

Elle donne un tuple d’un tableau de valeurs uniques triées dans le tableau d’entrée aplati donné et un tableau des indices d’un tableau unique.

Ici, 2 se trouve à la première position et à l’avant-dernière position du tableau aplati. De même, nous pouvons trouver quelle valeur se trouve à quelle position.

Exemples de codes : Paramètre axis dans la méthode numpy.unique()

Trouver des rangées uniques

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)

Production:

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

Il donne toutes les lignes uniques du tableau d’entrée.

Trouver des colonnes uniques

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)

Production:

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

Il donne toutes les colonnes uniques dans le tableau d’entrée.