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Comment utiliser la fonction Python NumPy unique ()

Comment utiliser la fonction Python NumPy unique ()

La bibliothèque NumPy est utilisée en python pour créer un ou plusieurs tableaux dimensionnels, et elle a de nombreuses fonctions pour travailler avec le tableau. La fonction unique () est l'une des fonctions utiles de cette bibliothèque pour trouver les valeurs uniques d'un tableau et renvoyer les valeurs uniques triées. Cette fonction peut également renvoyer un tuple de valeurs de tableau, le tableau des indices associatifs et le nombre de fois où chaque valeur unique apparaît dans le tableau principal. Les différentes utilisations de cette fonction sont présentées dans ce tutoriel.

Syntaxe:

La syntaxe de cette fonction est donnée ci-dessous.

tableau numpy.unique(input_array, return_index, return_inverse, return_counts, axe)

Cette fonction peut prendre cinq arguments, et le but de ces arguments est expliqué ci-dessous.

La fonction unique () peut renvoyer quatre types de tableaux en fonction des valeurs d'argument.

Exemple-1 : Imprimez les valeurs uniques du tableau à une dimension

L'exemple suivant montre l'utilisation de la fonction unique() pour créer un tableau avec les valeurs uniques d'un tableau à une dimension. Un tableau unidimensionnel de 9 éléments a été utilisé comme valeur d'argument de la fonction unique(). La valeur renvoyée de cette fonction s'est imprimée plus tard.

# Importer la bibliothèque NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau d'un nombre entier
np_tableau = np.unique([55, 23, 40, 55, 35, 90, 23, 40, 80])
# Imprimer les valeurs uniques
print("Le tableau de valeurs uniques est :\n", np_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. Le tableau d'entrée contient 6 éléments uniques qui sont affichés dans la sortie.

Exemple 2 : Imprimez les valeurs uniques et les indices basés sur le tableau d'entrée

L'exemple suivant montre comment les valeurs uniques et les indices du tableau à deux dimensions peuvent être récupérés à l'aide de la fonction unique(). Un tableau bidimensionnel de 2 lignes et 6 colonnes a été utilisé comme tableau d'entrée. La valeur de la return_index l'argument a été défini sur Vrai pour obtenir les indices de tableau d'entrée basés sur les valeurs de tableau uniques.

# Importer la bibliothèque NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau à deux dimensions
np_tableau = np.tableau([[6, 4, 9, 6, 2, 9], [3, 7, 7, 6, 1, 3]])
# Imprimer le tableau à deux dimensions
print("Le contenu du tableau à deux dimensions : \n", np_array)
# Créer le tableau unique et le tableau d'index de valeurs uniques
tableau_unique, tableau_index = np.unique(np_array, return_index=True)
# Affiche les valeurs des tableaux uniques et index
print("Le contenu du tableau unique :\n", unique_array)
print("Le contenu du tableau d'index :\n", index_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. Le tableau d'entrée contient 7 valeurs uniques. La sortie montre le tableau de 7 valeurs uniques et 7 indices de ces valeurs du tableau d'entrée.

Exemple-3 : Imprimez les valeurs uniques et les indices en fonction du tableau de sortie

L'exemple suivant montre comment les valeurs uniques d'un tableau à une dimension et les indices basés sur les valeurs uniques en utilisant la fonction unique(). Dans le script, un tableau unidimensionnel de 9 éléments a été utilisé comme tableau d'entrée. La valeur de la return_inverse l'argument est défini sur Vrai qui renverra un autre tableau d'indices basé sur l'index de tableau unique. Le tableau unique et le tableau d'index ont tous deux été imprimés plus tard.

# Importer la bibliothèque NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau de valeurs entières
np_tableau = np.tableau([10, 60, 30, 10, 20, 40, 60, 10, 20])
print("Les valeurs du tableau d'entrée :\n", np_array)
# Créer le tableau unique et le tableau inverse
unique_array, inverse_array = np.unique(np_array, return_inverse=True)
# Affiche les valeurs du tableau unique et du tableau inverse
print("Les valeurs du tableau unique : \n", unique_array)
print("Les valeurs du tableau inverse : \n", inverse_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. La sortie a montré le tableau d'entrée, le tableau unique et le tableau inverse. Le tableau d'entrée contient 5 valeurs uniques. Ce sont 10, 20, 30, 40 et 60. Le tableau d'entrée contient 10 sur trois indices qui sont le premier élément du tableau unique. Donc, 0 est apparu trois fois dans le tableau inverse. Les autres valeurs du tableau inverse ont été placées de la même manière.

Exemple 4 : Imprimez les valeurs uniques et la fréquence de chaque valeur unique

L'exemple suivant montre comment la fonction unique() peut récupérer les valeurs uniques et la fréquence de chaque valeur unique du tableau d'entrée. La valeur de la return_counts l'argument a été défini sur Vrai pour obtenir le tableau des valeurs de fréquence. Un tableau unidimensionnel de 12 éléments a été utilisé dans la fonction unique() comme tableau d'entrée. Le tableau des valeurs uniques et les valeurs de fréquence ont été imprimés plus tard.

# Importer la bibliothèque NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau de valeurs entières
np_tableau = np.tableau([70, 40, 90, 50, 20, 90, 50, 20, 80, 10, 40, 30])
print("Les valeurs du tableau d'entrée :\n", np_array)
# Créer un tableau unique et compter un tableau
unique_array, count_array = np.unique(np_array, return_counts=True)
# Affiche les valeurs du tableau unique et du tableau inverse
print("Les valeurs du tableau unique : \n", unique_array)
print("Les valeurs du tableau count : \n", count_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. Le tableau d'entrée, le tableau unique et le tableau de comptage ont été imprimés dans la sortie.

Conclusion

Les utilisations détaillées des fonctions uniques () ont été expliquées dans ce tutoriel en utilisant plusieurs exemples. Cette fonction peut renvoyer les valeurs de différents tableaux et a montré ici en utilisant des tableaux à une dimension et à deux dimensions.

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