كيفية حساب القيم الفريدة في مصفوفة numpy (3 أمثلة)

يمكنك استخدام الطرق التالية لحساب القيم الفريدة في مصفوفة NumPy:

الطريقة الأولى: إظهار القيم الفريدة

 n.p. single (my_array)

الطريقة الثانية: حساب عدد القيم الفريدة

 len (np. unique (my_array))

الطريقة الثالثة: حساب تكرارات كل قيمة فريدة

 n.p. unique (my_array, return_counts= True )

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام كل طريقة عمليًا مع مصفوفة NumPy التالية:

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 3, 3, 4, 4, 7, 8, 8])

مثال 1: إظهار القيم الفريدة

يوضح الكود التالي كيفية عرض القيم الفريدة في مصفوفة NumPy:

 #display unique values
n.p. single (my_array)

array([1, 3, 4, 7, 8])

من المخرجات، يمكننا رؤية كل من القيم الفريدة في مصفوفة NumPy: 1، 3، 4، 7، 8.

مثال 2: حساب عدد القيم الفريدة

يوضح الكود التالي كيفية حساب العدد الإجمالي للقيم الفريدة في مصفوفة NumPy:

 #display total number of unique values
len (np. unique (my_array))

5

من المخرجات يمكننا أن نرى أن هناك 5 قيم فريدة في مصفوفة NumPy.

مثال 3: حساب تكرارات كل قيمة فريدة

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية حساب عدد تكرارات كل قيمة فريدة في مصفوفة NumPy:

 #count occurrences of each unique value
n.p. unique (my_array, return_counts= True )

(array([1, 3, 4, 7, 8]), array([1, 2, 2, 1, 2]))

يعرض الجدول الأول في الإخراج القيم الفريدة ويعرض الجدول الثاني عدد كل قيمة فريدة.

يمكننا استخدام الكود التالي لطباعة هذا الإخراج بتنسيق أسهل في القراءة:

 #get unique values and counts of each value
unique, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display unique values and counts side by side
print ( np.asarray ((unique,counts)). T )

[[1 1]
 [3 2]
 [4 2]
 [7 1]
 [8 2]]

ومن النتيجة يمكننا أن نرى:

• تظهر القيمة 1 مرة واحدة .
• تظهر القيمة 3 مرتين .
• تظهر القيمة 4 مرتين .
• تظهر القيمة 7 مرة واحدة .
• تظهر القيمة 8 مرتين .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في بايثون:

كيفية حساب وضع مجموعة NumPy
كيفية تعيين دالة إلى مجموعة NumPy
كيفية فرز مجموعة NumPy حسب العمود