numpy.unique

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False) [source]

Найти уникальные элементы массива.

Возвращает отсортированные уникальные элементы массива. Кроме уникальных элементов, есть три необязательных выхода: индексы входного массива, которые дают уникальные значения, индексы уникального массива, которые восстанавливают входной массив, и количество раз, когда каждое уникальное значение встречается в входном массиве.

Параметры:

ar : array_like Входной массив. Он будет сжат, если он не является одномерным. return_index : bool, необязательно Если True, также вернуть индексы ar , которые приводят к уникальному массиву. return_inverse : bool, необязательно Если True, также вернуть индексы уникального массива, которые могут быть использованы для восстановления ar. return_counts : bool, необязательно Если True, также вернуть количество раз, когда каждое уникальное значение встречается в ar. Добавлена в версии 1.9.0.

Возвращает:

unique : ndarray Отсортированные уникальные значения. unique_indices : ndarray, необязательно Индексы первых появлений уникальных значений в (сжатом) исходном массиве. Предоставляется только если return_index равно True. unique_inverse : ndarray, необязательно Индексы для восстановления (сжатого) исходного массива из уникального массива. Предоставляется только если return_inverse равно True. unique_counts : ndarray, необязательно Количество раз, когда каждое из уникальных значений встречается в исходном массиве. Предоставляется только если return_counts равно True. Добавлена в версии 1.9.0.

См. также

numpy.lib.arraysetops

Модуль с рядом других функций для выполнения операций над множествами в массивах.

Примеры

>>> np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
array([1, 2, 3])
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 3]])
>>> np.unique(a)
array([1, 2, 3])

Возвратить индексы исходного массива, которые дают уникальные значения:

>>> a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True)
>>> u
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')
>>> indices
array([0, 1, 3])
>>> a[indices]
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')

Восстановить входной массив из уникальных значений:

>>> a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
>>> u
array([1, 2, 3, 4, 6])
>>> indices
array([0, 1, 4, 3, 1, 2, 1])
>>> u[indices]
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])