Numpy 数组操作
Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:
修改数组形状
| 函数 | 描述 |
|---|---|
reshape |
不改变数据的条件下修改形状 |
flat |
数组元素迭代器 |
flatten |
返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 |
ravel |
返回展开数组 |
numpy.reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下:
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
arr:要修改形状的数组newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(8)print('原始数组:')print(a)print('\n')b = a.reshape(4,2)print('修改后的数组:')print(b)
输出结果如下:
原始数组: [0 1 2 3 4 5 6 7] 修改后的数组: [[0 1] [2 3] [4 5] [6 7]]
numpy.ndarray.flat
numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器,实例如下:
实例
importnumpyasnpa = np.arange(9).reshape(3,3)print('原始数组:')forrowina:
print(row)#对数组中每个元素都进行处理,可以使用flat属性,该属性是一个数组元素迭代器:print('迭代后的数组:')forelementina.flat:
print(element)
输出结果如下:
原始数组: [0 1 2] [3 4 5] [6 7 8] 迭代后的数组: 0 1 2 3 4 5 6 7 8
numpy.ndarray.flatten
numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组,格式如下:
ndarray.flatten(order='C')
参数说明:
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(8).reshape(2,4)print('原数组:')print(a)print('\n')# 默认按行print('展开的数组:')print(a.flatten())print('\n')print('以 F 风格顺序展开的数组:')print(a.flatten(order = 'F'))
输出结果如下:
原数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] 展开的数组: [0 1 2 3 4 5 6 7] 以 F 风格顺序展开的数组: [0 4 1 5 2 6 3 7]
numpy.ravel
numpy.ravel() 展平的数组元素,顺序通常是"C风格",返回的是数组视图(view,有点类似 C/C++引用reference的意味),修改会影响原始数组。
该函数接收两个参数:
numpy.ravel(a, order='C')
参数说明:
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(8).reshape(2,4)print('原数组:')print(a)print('\n')print('调用 ravel 函数之后:')print(a.ravel())print('\n')print('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后:')print(a.ravel(order = 'F'))
输出结果如下:
原数组: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] 调用 ravel 函数之后: [0 1 2 3 4 5 6 7] 以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后: [0 4 1 5 2 6 3 7]
翻转数组
| 函数 | 描述 |
|---|---|
transpose |
对换数组的维度 |
ndarray.T |
和 self.transpose() 相同 |
rollaxis |
向后滚动指定的轴 |
swapaxes |
对换数组的两个轴 |
numpy.transpose
numpy.transpose 函数用于对换数组的维度,格式如下:
numpy.transpose(arr, axes)
参数说明:
arr:要操作的数组axes:整数列表,对应维度,通常所有维度都会对换。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(12).reshape(3,4)print('原数组:')print(a)print('\n')print('对换数组:')print(np.transpose(a))
输出结果如下:
原数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 对换数组: [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
numpy.ndarray.T 类似 numpy.transpose:
实例
importnumpyasnpa = np.arange(12).reshape(3,4)print('原数组:')print(a)print('\n')print('转置数组:')print(a.T)
输出结果如下:
原数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 转置数组: [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
numpy.rollaxis
numpy.rollaxis 函数向后滚动特定的轴到一个特定位置,格式如下:
numpy.rollaxis(arr, axis, start)
参数说明:
arr:数组axis:要向后滚动的轴,其它轴的相对位置不会改变start:默认为零,表示完整的滚动。会滚动到特定位置。
实例
importnumpyasnp# 创建了三维的 ndarraya = np.arange(8).reshape(2,2,2)print('原数组:')print(a)print('获取数组中一个值:')print(np.where(a==6))print(a[1,1,0])# 为 6print('\n')# 将轴 2 滚动到轴 0(宽度到深度)print('调用 rollaxis 函数:')b = np.rollaxis(a,2,0)print(b)# 查看元素 a[1,1,0],即 6 的坐标,变成 [0, 1, 1]# 最后一个 0 移动到最前面print(np.where(b==6))print('\n')# 将轴 2 滚动到轴 1:(宽度到高度)print('调用 rollaxis 函数:')c = np.rollaxis(a,2,1)print(c)# 查看元素 a[1,1,0],即 6 的坐标,变成 [1, 0, 1]# 最后的 0 和 它前面的 1 对换位置print(np.where(c==6))print('\n')
输出结果如下:
原数组: [[[0 1] [2 3]] [[4 5] [6 7]]] 获取数组中一个值: (array([1]), array([1]), array([0])) 6 调用 rollaxis 函数: [[[0 2] [4 6]] [[1 3] [5 7]]] (array([0]), array([1]), array([1])) 调用 rollaxis 函数: [[[0 2] [1 3]] [[4 6] [5 7]]] (array([1]), array([0]), array([1]))
numpy.swapaxes
numpy.swapaxes 函数用于交换数组的两个轴,格式如下:
numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
arr:输入的数组axis1:对应第一个轴的整数axis2:对应第二个轴的整数
实例
importnumpyasnp# 创建了三维的 ndarraya = np.arange(8).reshape(2,2,2)print('原数组:')print(a)print('\n')# 现在交换轴 0(深度方向)到轴 2(宽度方向)print('调用 swapaxes 函数后的数组:')print(np.swapaxes(a, 2, 0))
输出结果如下:
原数组: [[[0 1] [2 3]] [[4 5] [6 7]]] 调用 swapaxes 函数后的数组: [[[0 4] [2 6]] [[1 5] [3 7]]]
修改数组维度
| 维度 | 描述 |
|---|---|
broadcast |
产生模仿广播的对象 |
broadcast_to |
将数组广播到新形状 |
expand_dims |
扩展数组的形状 |
squeeze |
从数组的形状中删除一维条目 |
numpy.broadcast
numpy.broadcast 用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。
该函数使用两个数组作为输入参数,如下实例:
实例
importnumpyasnpx = np.array([[1], [2], [3]])y = np.array([4, 5, 6])# 对 y 广播 xb = np.broadcast(x,y)# 它拥有 iterator 属性,基于自身组件的迭代器元组print('对 y 广播 x:')r,c = b.iters# Python3.x 为 next(context) ,Python2.x 为 context.next()print(next(r), next(c))print(next(r), next(c))print('\n')# shape 属性返回广播对象的形状print('广播对象的形状:')print(b.shape)print('\n')# 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加b = np.broadcast(x,y)c = np.empty(b.shape)print('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:')print(c.shape)print('\n')c.flat = [u + vfor(u,v)inb]print('调用 flat 函数:')print(c)print('\n')# 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果print('x 与 y 的和:')print(x + y)
输出结果为:
对 y 广播 x: 1 4 1 5 广播对象的形状: (3, 3) 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加: (3, 3) 调用 flat 函数: [[5. 6. 7.] [6. 7. 8.] [7. 8. 9.]] x 与 y 的和: [[5 6 7] [6 7 8] [7 8 9]]
numpy.broadcast_to
numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。
numpy.broadcast_to(array, shape, subok)
实例
importnumpyasnpa = np.arange(4).reshape(1,4)print('原数组:')print(a)print('\n')print('调用 broadcast_to 函数之后:')print(np.broadcast_to(a,(4,4)))
输出结果为:
原数组: [[0 1 2 3]] 调用 broadcast_to 函数之后: [[0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3]]
numpy.expand_dims
numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状,函数格式如下:
numpy.expand_dims(arr, axis)
参数说明:
arr:输入数组axis:新轴插入的位置
实例
importnumpyasnpx = np.array(([1,2],[3,4]))print('数组 x:')print(x)print('\n')y = np.expand_dims(x, axis = 0)print('数组 y:')print(y)print('\n')print('数组 x 和 y 的形状:')print(x.shape, y.shape)print('\n')# 在位置 1 插入轴y = np.expand_dims(x, axis = 1)print('在位置 1 插入轴之后的数组 y:')print(y)print('\n')print('x.ndim 和 y.ndim:')print(x.ndim,y.ndim)print('\n')print('x.shape 和 y.shape:')print(x.shape, y.shape)
输出结果为:
数组 x: [[1 2] [3 4]] 数组 y: [[[1 2] [3 4]]] 数组 x 和 y 的形状: (2, 2) (1, 2, 2) 在位置 1 插入轴之后的数组 y: [[[1 2]] [[3 4]]] x.ndim 和 y.ndim: 2 3 x.shape 和 y.shape: (2, 2) (2, 1, 2)
numpy.squeeze
numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目,函数格式如下:
numpy.squeeze(arr, axis)
参数说明:
arr:输入数组axis:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集
实例
importnumpyasnpx = np.arange(9).reshape(1,3,3)print('数组 x:')print(x)print('\n')y = np.squeeze(x)print('数组 y:')print(y)print('\n')print('数组 x 和 y 的形状:')print(x.shape, y.shape)
输出结果为:
数组 x: [[[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]] 数组 y: [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] 数组 x 和 y 的形状: (1, 3, 3) (3, 3)
连接数组
| 函数 | 描述 |
|---|---|
concatenate |
连接沿现有轴的数组序列 |
stack |
沿着新的轴加入一系列数组。 |
hstack |
水平堆叠序列中的数组(列方向) |
vstack |
竖直堆叠序列中的数组(行方向) |
numpy.concatenate
numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组,格式如下:
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
参数说明:
a1, a2, ...:相同类型的数组axis:沿着它连接数组的轴,默认为 0
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2],[3,4]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]])print('第二个数组:')print(b)print('\n')# 两个数组的维度相同print('沿轴 0 连接两个数组:')print(np.concatenate((a,b)))print('\n')print('沿轴 1 连接两个数组:')print(np.concatenate((a,b),axis = 1))
输出结果为:
第一个数组: [[1 2] [3 4]] 第二个数组: [[5 6] [7 8]] 沿轴 0 连接两个数组: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] 沿轴 1 连接两个数组: [[1 2 5 6] [3 4 7 8]]
numpy.stack
numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列,格式如下:
numpy.stack(arrays, axis)
参数说明:
arrays相同形状的数组序列axis:返回数组中的轴,输入数组沿着它来堆叠
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2],[3,4]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]])print('第二个数组:')print(b)print('\n')print('沿轴 0 堆叠两个数组:')print(np.stack((a,b),0))print('\n')print('沿轴 1 堆叠两个数组:')print(np.stack((a,b),1))
输出结果如下:
第一个数组: [[1 2] [3 4]] 第二个数组: [[5 6] [7 8]] 沿轴 0 堆叠两个数组: [[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]] 沿轴 1 堆叠两个数组: [[[1 2] [5 6]] [[3 4] [7 8]]]
numpy.hstack
numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过水平堆叠来生成数组。
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2],[3,4]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]])print('第二个数组:')print(b)print('\n')print('水平堆叠:')c = np.hstack((a,b))print(c)print('\n')
输出结果如下:
第一个数组: [[1 2] [3 4]] 第二个数组: [[5 6] [7 8]] 水平堆叠: [[1 2 5 6] [3 4 7 8]]
numpy.vstack
numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过垂直堆叠来生成数组。实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2],[3,4]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]])print('第二个数组:')print(b)print('\n')print('竖直堆叠:')c = np.vstack((a,b))print(c)
输出结果为:
第一个数组: [[1 2] [3 4]] 第二个数组: [[5 6] [7 8]] 竖直堆叠: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]]
分割数组
| 函数 | 数组及操作 |
|---|---|
split |
将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit |
将一个数组水平分割为多个子数组(按列) |
vsplit |
将一个数组垂直分割为多个子数组(按行) |
numpy.split
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组,格式如下:
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明:
ary:被分割的数组indices_or_sections:如果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭)axis:设置沿着哪个方向进行切分,默认为 0,横向切分,即水平方向。为 1 时,纵向切分,即竖直方向。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(9)print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('将数组分为三个大小相等的子数组:')b = np.split(a,3)print(b)print('\n')print('将数组在一维数组中表明的位置分割:')b = np.split(a,[4,7])print(b)
输出结果为:
第一个数组: [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 将数组分为三个大小相等的子数组: [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])] 将数组在一维数组中表明的位置分割: [array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]
axis 为 0 时在水平方向分割,axis 为 1 时在垂直方向分割:
实例
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print('第一个数组:')
print(a)
print('\n')
print('默认分割(0轴):')
b = np.split(a,2)
print(b)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
c = np.split(a,2,1)
print(c)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
d= np.hsplit(a,2)
print(d)
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print('第一个数组:')
print(a)
print('\n')
print('默认分割(0轴):')
b = np.split(a,2)
print(b)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
c = np.split(a,2,1)
print(c)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
d= np.hsplit(a,2)
print(d)
输出结果为:
第一个数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] 默认分割(0轴): [array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])] 沿水平方向分割: [array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])] 沿水平方向分割: [array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])]
numpy.hsplit
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组,通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
实例
importnumpyasnpharr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6)))print('原array:')print(harr)print('拆分后:')print(np.hsplit(harr, 3))
输出结果为:
原array: [[4. 7. 6. 3. 2. 6.] [6. 3. 6. 7. 9. 7.]] 拆分后: [array([[4., 7.], [6., 3.]]), array([[6., 3.], [6., 7.]]), array([[2., 6.], [9., 7.]])]
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割,其分割方式与hsplit用法相同。
实例
importnumpyasnpa = np.arange(16).reshape(4,4)print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('竖直分割:')b = np.vsplit(a,2)print(b)
输出结果为:
第一个数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] 竖直分割: [array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])]
数组元素的添加与删除
| 函数 | 元素及描述 |
|---|---|
resize |
返回指定形状的新数组 |
append |
将值添加到数组末尾 |
insert |
沿指定轴将值插入到指定下标之前 |
delete |
删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组 |
unique |
查找数组内的唯一元素 |
numpy.resize
numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。
如果新数组大小大于原始大小,则包含原始数组中的元素的副本。
numpy.resize(arr, shape)
参数说明:
arr:要修改大小的数组shape:返回数组的新形状
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('第一个数组的形状:')print(a.shape)print('\n')b = np.resize(a, (3,2))print('第二个数组:')print(b)print('\n')print('第二个数组的形状:')print(b.shape)print('\n')# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现,因为尺寸变大了print('修改第二个数组的大小:')b = np.resize(a,(3,3))print(b)
输出结果为:
第一个数组: [[1 2 3] [4 5 6]] 第一个数组的形状: (2, 3) 第二个数组: [[1 2] [3 4] [5 6]] 第二个数组的形状: (3, 2) 修改第二个数组的大小: [[1 2 3] [4 5 6] [1 2 3]]
numpy.append
numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。 此外,输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。
append 函数返回的始终是一个一维数组。
numpy.append(arr, values, axis=None)
参数说明:
arr:输入数组values:要向arr添加的值,需要和arr形状相同(除了要添加的轴)axis:默认为 None。当axis无定义时,是横向加成,返回总是为一维数组!当axis有定义的时候,分别为0和1的时候。当axis有定义的时候,分别为0和1的时候(列数要相同)。当axis为1时,数组是加在右边(行数要相同)。
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('向数组添加元素:')print(np.append(a, [7,8,9]))print('\n')print('沿轴 0 添加元素:')print(np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))print('\n')print('沿轴 1 添加元素:')print(np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))
输出结果为:
第一个数组: [[1 2 3] [4 5 6]] 向数组添加元素: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 沿轴 0 添加元素: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 沿轴 1 添加元素: [[1 2 3 5 5 5] [4 5 6 7 8 9]]
numpy.insert
numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值。
函数会在指定位置(或位置数组)插入给定的值或数组,然后返回新的数组。被插入的元素可以是标量值,也可以是数组。需要注意的是,插入操作会返回一个新的数组,而不会改变原始数组。
numpy.insert(arr, obj, values, axis)
参数说明:
arr:输入数组obj:在其之前插入值的索引values:要插入的值axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开
实例
importnumpyasnpa = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。')print(np.insert(a,3,[11,12]))print('\n')print('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')print('沿轴 0 广播:')print(np.insert(a,1,[11],axis = 0))print('\n')print('沿轴 1 广播:')print(np.insert(a,1,11,axis = 1))
输出结果如下:
第一个数组: [[1 2] [3 4] [5 6]] 未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。 [ 1 2 3 11 12 4 5 6] 传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。 沿轴 0 广播: [[ 1 2] [11 11] [ 3 4] [ 5 6]] 沿轴 1 广播: [[ 1 11 2] [ 3 11 4] [ 5 11 6]]
numpy.delete
numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。 与 insert() 函数的情况一样,如果未提供轴参数,则输入数组将展开。
Numpy.delete(arr, obj, axis)
参数说明:
arr:输入数组obj:可以被切片,整数或者整数数组,表明要从输入数组删除的子数组axis:沿着它删除给定子数组的轴,如果未提供,则输入数组会被展开
实例
importnumpyasnpa = np.arange(12).reshape(3,4)print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')print(np.delete(a,5))print('\n')print('删除第二列:')print(np.delete(a,1,axis = 1))print('\n')print('包含从数组中删除的替代值的切片:')a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])print(np.delete(a, np.s_[::2]))
输出结果为:
第一个数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。 [ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11] 删除第二列: [[ 0 2 3] [ 4 6 7] [ 8 10 11]] 包含从数组中删除的替代值的切片: [ 2 4 6 8 10]
numpy.unique
numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式储return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式储return_counts:如果为true,返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数
实例
importnumpyasnpa = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('第一个数组的去重值:')u = np.unique(a)print(u)print('\n')print('去重数组的索引数组:')u,indices = np.unique(a, return_index = True)print(indices)print('\n')print('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值:')print(a)print('\n')print('去重数组的下标:')u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)print(u)print('\n')print('下标为:')print(indices)print('\n')print('使用下标重构原数组:')print(u[indices])print('\n')print('返回去重元素的重复数量:')u,indices = np.unique(a,return_counts = True)print(u)print(indices)
输出结果为:
第一个数组: [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 第一个数组的去重值: [2 5 6 7 8 9] 去重数组的索引数组: [1 0 2 4 7 9] 我们可以看到每个和原数组下标对应的数值: [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 去重数组的下标: [2 5 6 7 8 9] 下标为: [1 0 2 0 3 1 2 4 0 5] 使用下标重构原数组: [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 返回去重元素的重复数量: [2 5 6 7 8 9] [3 2 2 1 1 1]