numpy.unique详解

一、 numpy.unique的概述

numpy.unique() 函数是用于返回输入数组中的唯一元素，在返回的数组元素也是唯一的。

该函数能够返回一个元组，包含了输入数组中的唯一元素和其对应的索引位置。

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，则返回输入数组中的元素下标
• return_inverse：如果为true，则返回去重数组的下标
• return_counts：如果为true，则返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数

二、 numpy.unique的使用

下面的代码演示了numpy.unique()函数的使用：

    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
    print(np.unique(arr))

输出结果如下：

[1 2 3 4 5]

三、 numpy.unique的参数

1. return_index参数

return_index参数是一个可选参数，默认为False。如果该参数为True，则函数会返回一个元组，包含去重后的数组元素和其在原数组中的对应下标。

下面的代码演示了该参数的使用：

    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
    unique_arr, unique_index = np.unique(arr, return_index=True)
    print(unique_arr)
    print(unique_index)

输出结果如下：

[1 2 3 4 5]

[0 1 3 5 6 7]

2. return_inverse参数

return_inverse参数是一个可选参数，默认为False。如果该参数为True，则函数会返回一个元组，包含去重后的数组元素和一个整数数组，每个元素表示它在去重后的数组元素中的下标位置。

下面的代码演示了该参数的使用：

    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
    unique_arr, unique_inverse = np.unique(arr, return_inverse=True)
    print(unique_arr)
    print(unique_inverse)

输出结果如下：

[1 2 3 4 5]

[0 1 1 2 2 3 3 4]

3. return_counts参数

return_counts参数是一个可选参数，默认为False。如果该参数为True，则函数会返回一个元组，包含去重后的数组元素和一个整数数组，每个元素表示它在原数组中出现的次数。

下面的代码演示了该参数的使用：

    import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
    unique_arr, unique_counts = np.unique(arr, return_counts=True)
    print(unique_arr)
    print(unique_counts)

输出结果如下：

[1 2 3 4 5]

[1 2 2 2 1]

四、 numpy.unique和pandas中的处理方式

numpy和pandas是数据科学中最重要的两个库。一般来说，pandas更擅长于数据处理，而numpy则更擅长于矩阵和数值处理。

在pandas中，有一个去重函数drop_duplicates()可以用于去除重复元素。这两个函数的异同点如下：

1. numpy.unique和pandas.drop_duplicates函数的相同点

• 都可以用于去重。
• 都可以自定义处理方式。

2. numpy.unique和pandas.drop_duplicates函数的不同点

• numpy.unique返回的是numpy数组对象，而pandas.drop_duplicates返回的是一个pandas数据框。
• pandas.drop_duplicates函数可以处理多列去重。

下面的代码演示了numpy和pandas中去重函数的使用方法：

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # numpy去重
    arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
    unique_arr = np.unique(arr)
    print(unique_arr)
    
    # pandas去重
    df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
    unique_df = df.drop_duplicates()
    print(unique_df)

五、 numpy.unique的使用场景

numpy.unique()函数是数据处理中经常用到的函数之一，它可以用于以下场景：

• 去重：根据场景需要在数组中去除重复元素。
• 统计：统计数组中每个元素出现的次数。
• 数据匹配：根据一列的唯一值生成一个映射。

总而言之，numpy.unique()函数在数据处理中有着广泛的应用，掌握该函数能够帮助我们方便快捷地处理数据。