Thư viện NumPy được sử dụng trong python để tạo một hoặc nhiều mảng chiều và nó có nhiều chức năng để làm việc với mảng. Hàm unique () là một trong những hàm hữu ích của thư viện này để tìm ra các giá trị duy nhất của một mảng và trả về các giá trị duy nhất đã được sắp xếp. Hàm này cũng có thể trả về một bộ giá trị mảng, mảng chỉ số kết hợp và số lần mỗi giá trị duy nhất xuất hiện trong mảng chính. Các cách sử dụng khác nhau của chức năng này được hiển thị trong hướng dẫn này.
Cú pháp:
Cú pháp của hàm này được đưa ra dưới đây.
mảngnumpy.duy nhất(input_array,return_index,return_inverse,return_counts,trục)
Hàm này có thể nhận năm đối số và mục đích của những đối số này được giải thích bên dưới.
- input_array : Đây là một đối số bắt buộc chứa mảng đầu vào mà từ đó mảng đầu ra sẽ được trả về bằng cách truy xuất các giá trị duy nhất. Nếu mảng không phải là mảng một chiều, thì mảng sẽ được làm phẳng.
- return_index : Đây là một đối số tùy chọn có thể nhận giá trị Boolean. Nếu giá trị của đối số này được đặt thành Thật , nó sẽ trả về các chỉ số của mảng đầu vào.
- return_inverse : Đây là một đối số tùy chọn có thể nhận giá trị Boolean. Nếu giá trị của đối số này được đặt thành Thật , sau đó nó sẽ trả về các chỉ số của mảng đầu ra có chứa các giá trị duy nhất.
- return_counts : Đây là một đối số tùy chọn có thể nhận giá trị Boolean. Nếu giá trị của đối số này được đặt thành Thật , sau đó nó sẽ trả về số lần mỗi phần tử của mảng duy nhất xuất hiện trong mảng đầu vào.
- trục : Đây là một đối số tùy chọn có thể nhận bất kỳ giá trị nguyên nào hoặc Không có. Nếu không có giá trị nào được đặt cho đối số này, thì mảng đầu vào sẽ bị san phẳng.
Hàm unique () có thể trả về bốn loại mảng dựa trên các giá trị đối số.
Ví dụ-1: In các giá trị duy nhất của mảng một chiều
Ví dụ sau cho thấy việc sử dụng hàm unique () để tạo một mảng với các giá trị duy nhất của mảng một chiều. Mảng một chiều gồm 9 phần tử đã được sử dụng làm giá trị đối số của hàm duy nhất (). Giá trị trả về của hàm này đã được in sau đó.
# Nhập thư viện NumPy
nhập khẩunumpynhưví dụ
# Tạo mảng số nguyên
np_array=ví dụ.duy nhất([55, 2. 3, 40, 55, 35, 90, 2. 3, 40, 80])
# In các giá trị duy nhất
in('Mảng các giá trị duy nhất là: ',np_array)
Đầu ra :
Kết quả sau sẽ xuất hiện sau khi thực hiện tập lệnh trên. Mảng đầu vào chứa 6 phần tử duy nhất được hiển thị trong đầu ra.
Ví dụ-2: In các giá trị và chỉ số duy nhất dựa trên mảng đầu vào
Ví dụ sau đây cho thấy cách các giá trị và chỉ số duy nhất của mảng hai chiều có thể được truy xuất bằng cách sử dụng hàm unique (). Một mảng hai chiều gồm 2 hàng và 6 cột đã được sử dụng làm mảng đầu vào. Giá trị của return_index đối số đã được đặt thành Thật để nhận các chỉ số mảng đầu vào dựa trên các giá trị mảng duy nhất.
# Nhập thư viện NumPynhập khẩunumpynhưví dụ
# Tạo mảng hai chiều
np_array=ví dụ.mảng([[6, 4, 9, 6, 2, 9], [3, 7, 7, 6, 1, 3]])
# In mảng hai chiều
in('Nội dung của mảng hai chiều: ',np_array)
# Tạo mảng duy nhất và mảng chỉ mục của các giá trị duy nhất
unique_array,index_array=ví dụ.duy nhất(np_array,return_index=Thật)
# In giá trị của mảng duy nhất và mảng chỉ mục
in('Nội dung của mảng duy nhất: ',unique_array)
in('Nội dung của mảng chỉ mục: ',index_array)
Đầu ra :
Kết quả sau sẽ xuất hiện sau khi thực hiện tập lệnh trên. Mảng đầu vào chứa 7 giá trị duy nhất. Đầu ra hiển thị mảng gồm 7 giá trị duy nhất và 7 chỉ số của các giá trị đó từ mảng đầu vào.
Ví dụ-3: In các giá trị và chỉ số duy nhất dựa trên mảng đầu ra
Ví dụ sau đây cho thấy cách các giá trị duy nhất của mảng một chiều và các chỉ số dựa trên các giá trị duy nhất bằng cách sử dụng hàm unique (). Trong tập lệnh, mảng một chiều gồm 9 phần tử đã được sử dụng làm mảng đầu vào. Giá trị của return_inverse đối số được đặt thành Thật điều đó sẽ trả về một mảng chỉ số khác dựa trên chỉ số mảng duy nhất. Cả mảng duy nhất và mảng chỉ mục đều được in sau đó.
# Nhập thư viện NumPynhập khẩunumpynhưví dụ
# Tạo một mảng các giá trị số nguyên
np_array=ví dụ.mảng([10, 60, 30, 10, hai mươi, 40, 60, 10, hai mươi])
in('Các giá trị của mảng đầu vào: ',np_array)
# Tạo mảng duy nhất và mảng nghịch đảo
unique_array,inverse_array=ví dụ.duy nhất(np_array,return_inverse=Thật)
# In các giá trị của mảng duy nhất và mảng nghịch đảo
in('Các giá trị của mảng duy nhất: ',unique_array)
in('Các giá trị của mảng nghịch đảo: ',inverse_array)
Đầu ra :
Kết quả sau sẽ xuất hiện sau khi thực hiện tập lệnh trên. Đầu ra hiển thị mảng đầu vào, mảng duy nhất và mảng nghịch đảo. Mảng đầu vào chứa 5 giá trị duy nhất. Đây là 10, 20, 30, 40 và 60. Mảng đầu vào chứa 10 trong ba chỉ số là phần tử đầu tiên của mảng duy nhất. Vì vậy, 0 đã xuất hiện ba lần trong mảng nghịch đảo. Các giá trị khác của mảng nghịch đảo đã được đặt theo cách tương tự.
Ví dụ-4: In các giá trị duy nhất và tần suất của mỗi giá trị duy nhất
Ví dụ sau đây cho thấy cách hàm unique () có thể truy xuất các giá trị duy nhất và tần suất của mỗi giá trị duy nhất của mảng đầu vào. Giá trị của return_counts đối số đã được đặt thành Thật để nhận mảng giá trị tần số. Mảng một chiều gồm 12 phần tử đã được sử dụng trong hàm duy nhất () làm mảng đầu vào. Mảng các giá trị duy nhất và các giá trị tần số đã được in sau đó.
# Nhập thư viện NumPynhập khẩunumpynhưví dụ
# Tạo một mảng các giá trị số nguyên
np_array=ví dụ.mảng([70, 40, 90, năm mươi, hai mươi, 90, năm mươi, hai mươi, 80, 10, 40, 30])
in('Các giá trị của mảng đầu vào: ',np_array)
# Tạo mảng duy nhất và đếm mảng
unique_array,count_array=ví dụ.duy nhất(np_array,return_counts=Thật)
# In các giá trị của mảng duy nhất và mảng nghịch đảo
in('Các giá trị của mảng duy nhất: ',unique_array)
in('Các giá trị của mảng đếm: ',count_array)
Đầu ra :
Kết quả sau sẽ xuất hiện sau khi thực hiện tập lệnh trên. Mảng đầu vào, mảng duy nhất và mảng đếm đã được in trong đầu ra.
Phần kết luận
Cách sử dụng chi tiết của các hàm unique () đã được giải thích trong hướng dẫn này bằng cách sử dụng nhiều ví dụ. Hàm này có thể trả về giá trị của các mảng khác nhau và đã được hiển thị ở đây bằng cách sử dụng mảng một chiều và hai chiều.