NumPy 라이브러리는 파이썬에서 하나 이상의 차원 배열을 생성하는 데 사용되며 배열과 함께 작동하는 많은 기능이 있습니다. unique() 함수는 배열의 고유 값을 찾고 정렬된 고유 값을 반환하는 이 라이브러리의 유용한 함수 중 하나입니다. 이 함수는 또한 배열 값의 튜플, 연관 인덱스의 배열 및 각 고유 값이 기본 배열에 나타나는 횟수를 반환할 수 있습니다. 이 기능의 다양한 용도가 이 튜토리얼에 나와 있습니다.
통사론:
이 함수의 구문은 다음과 같습니다.
정렬멍멍.고유 한(입력_배열,return_index,return_inverse,return_counts,중심선)
이 함수는 5개의 인수를 사용할 수 있으며 이러한 인수의 목적은 아래에 설명되어 있습니다.
- 입력_배열 : 고유한 값을 검색하여 출력 배열을 반환할 입력 배열을 포함하는 필수 인수입니다. 배열이 1차원 배열이 아니면 배열이 병합됩니다.
- return_index : Boolean 값을 취할 수 있는 선택적 인수입니다. 이 인수의 값이 진실 , 입력 배열의 인덱스를 반환합니다.
- return_inverse : Boolean 값을 취할 수 있는 선택적 인수입니다. 이 인수의 값이 진실 , 고유 값을 포함하는 출력 배열의 인덱스를 반환합니다.
- return_counts : Boolean 값을 취할 수 있는 선택적 인수입니다. 이 인수의 값이 진실 , 고유한 배열의 각 요소가 입력 배열에 나타나는 횟수를 반환합니다.
- 중심선 : 정수 값이나 None을 취할 수 있는 선택적 인수입니다. 이 인수에 값이 설정되어 있지 않으면 입력 배열이 평면화됩니다.
unique() 함수는 인수 값에 따라 네 가지 유형의 배열을 반환할 수 있습니다.
예-1: 1차원 배열의 고유 값 인쇄
다음 예제에서는 unique() 함수를 사용하여 1차원 배열의 고유한 값으로 배열을 만드는 방법을 보여줍니다. 9개 요소의 1차원 배열이 unique() 함수의 인수 값으로 사용되었습니다. 이 함수의 반환 값은 나중에 인쇄되었습니다.
# Numpy 라이브러리 가져오기
수입numpy같이예
# 정수 배열 생성
np_array=예를 들어고유 한([55, 2. 3, 40, 55, 35, 90, 2. 3, 40, 80])
# 고유한 값을 출력
인쇄('고유한 값의 배열은 다음과 같습니다.N',np_array)
산출 :
위의 스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 입력 배열에는 출력에 표시되는 6개의 고유한 요소가 있습니다.
예-2: 입력 배열을 기반으로 고유한 값과 인덱스 인쇄
다음 예제는 unique() 함수를 사용하여 2차원 배열의 고유 값과 인덱스를 검색하는 방법을 보여줍니다. 2행 6열의 2차원 배열이 입력 배열로 사용되었습니다. 의 가치 return_index 인수가 로 설정되었습니다. 진실 고유한 배열 값을 기반으로 입력 배열 인덱스를 가져옵니다.
# Numpy 라이브러리 가져오기수입numpy같이예
# 2차원 배열 생성
np_array=예를 들어정렬([[6, 4, 9, 6, 2, 9], [삼, 7, 7, 6, 1, 삼]])
# 2차원 배열을 출력
인쇄('2차원 배열의 내용:N',np_array)
# 고유한 배열과 고유한 값의 인덱스 배열을 만듭니다.
고유_배열,index_array=예를 들어고유 한(np_array,return_index=진실)
# 고유 및 인덱스 배열의 값을 인쇄합니다.
인쇄('고유 배열의 내용:N',고유_배열)
인쇄('인덱스 배열의 내용:N',index_array)
산출 :
위의 스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 입력 배열에는 7개의 고유 값이 있습니다. 출력은 7개의 고유 값 배열과 입력 배열에서 해당 값의 7개 인덱스를 보여줍니다.
예-3: 출력 배열을 기반으로 고유한 값과 인덱스 인쇄
다음 예제에서는 unique() 함수를 사용하여 1차원 배열의 고유 값과 고유 값을 기반으로 한 인덱스를 보여줍니다. 스크립트에서 9개 요소의 1차원 배열이 입력 배열로 사용되었습니다. 의 가치 return_inverse 인수가 다음으로 설정됩니다. 진실 고유한 배열 인덱스를 기반으로 인덱스의 다른 배열을 반환합니다. 고유 배열과 인덱스 배열이 모두 나중에 인쇄되었습니다.
# Numpy 라이브러리 가져오기수입numpy같이예
# 정수 값의 배열 생성
np_array=예를 들어정렬([10, 60, 30, 10, 스물, 40, 60, 10, 스물])
인쇄('입력 배열의 값:N',np_array)
# 고유배열과 역배열 생성
고유_배열,역배열=예를 들어고유 한(np_array,return_inverse=진실)
# 고유 배열과 역 배열의 값을 출력합니다.
인쇄('고유 배열의 값:N',고유_배열)
인쇄('역 배열의 값:N',역배열)
산출 :
위의 스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 출력은 입력 배열, 고유 배열 및 역 배열을 보여줍니다. 입력 배열에는 5개의 고유 값이 있습니다. 10, 20, 30, 40, 60입니다. 입력 배열은 고유 배열의 첫 번째 요소인 3개의 인덱스에 10을 포함합니다. 따라서 역 배열에서 0이 세 번 나타납니다. 역 배열의 다른 값은 같은 방식으로 배치되었습니다.
예-4: 고유 값과 각 고유 값의 빈도 인쇄
다음 예제는 unique() 함수가 입력 배열의 고유 값과 각 고유 값의 빈도를 검색하는 방법을 보여줍니다. 의 가치 return_counts 인수가 로 설정되었습니다. 진실 주파수 값의 배열을 얻기 위해. 12개 요소의 1차원 배열은 unique() 함수에서 입력 배열로 사용되었습니다. 고유 값의 배열과 빈도 값은 나중에 인쇄되었습니다.
# Numpy 라이브러리 가져오기수입numpy같이예
# 정수 값의 배열 생성
np_array=예를 들어정렬([70, 40, 90, 오십, 스물, 90, 오십, 스물, 80, 10, 40, 30])
인쇄('입력 배열의 값:N',np_array)
# 고유한 배열을 만들고 배열을 카운트합니다.
고유_배열,count_array=예를 들어고유 한(np_array,return_counts=진실)
# 고유 배열과 역 배열의 값을 출력합니다.
인쇄('고유 배열의 값:N',고유_배열)
인쇄('카운트 배열의 값:N',count_array)
산출 :
위의 스크립트를 실행하면 다음 출력이 나타납니다. 입력 배열, 고유 배열 및 개수 배열이 출력에 인쇄되었습니다.
결론
unique() 함수의 자세한 사용은 여러 예제를 사용하여 이 자습서에서 설명했습니다. 이 함수는 다른 배열의 값을 반환할 수 있으며 여기에서는 1차원 및 2차원 배열을 사용하여 표시했습니다.