Numpy中唯一点的查找

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy在数组中查找唯一的点。在Python中， Numpy是一个非常有用的库，它可以让我们使用矩阵运算、数组操作等高效地完成编程任务。而在很多数据处理、机器学习等领域，我们经常需要在大型数据集中查找特定的唯一点。如果你不知道该如何使用Numpy查找唯一的点，请跟随我们一步步学习。

阅读更多：Numpy 教程

生成随机数组

首先，我们需要生成一个随机数组：

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 10, (5, 5))
print(arr)

这段代码将生成一个5×5的随机矩阵，数字范围在1到10之间。

输出：

[[7 5 3 4 9]
 [7 9 8 7 7]
 [2 3 1 8 8]
 [2 6 8 5 9]
 [6 7 5 7 8]]

查找唯一点

接下来，我们将使用Numpy的unique函数来查找该随机数组中的唯一点：

unique_arr = np.unique(arr)
print(unique_arr)

这里返回的将会是一个唯一值组成的一维数组：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

我们也可以通过设置一个返回标志来获取每个唯一点在原始数组中的索引：

unique_arr, index = np.unique(arr, return_index=True)
print(unique_arr)
print(index)

返回：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 8  9  2  3  1 14  0  6  4]

如上例，原始数据中的1位于8号索引位置，2在9号索引位置，以此类推。

而如果我们想获取每个唯一值在原始数组中出现的次数，可以通过设置另一个标志来实现：

unique_arr, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
print(unique_arr)
print(counts)

输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 2 2 1 2 2 6 4 3]

这里，我们可以看到数字7出现了6次，数字8出现了4次，而数字1仅出现了1次。

总结

这篇文章中，我们介绍了如何在Numpy中查找唯一点。通过使用Numpy的unique函数，我们可以很方便地在大型数组中找到唯一的点，获取其索引和出现次数。希望这篇文章对大家有所帮助。