<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per contare valori univoci in un array NumPy:<\/span><\/p>\n Metodo 1: mostra valori univoci<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: contare il numero di valori univoci<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: contare le occorrenze di ciascun valore univoco<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente array NumPy:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come visualizzare valori univoci nell’array NumPy:<\/span><\/p>\n Dall’output, possiamo vedere ciascuno dei valori univoci nell’array NumPy: 1, 3, 4, 7, 8.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come contare il numero totale di valori univoci nell’array NumPy:<\/span><\/p>\n Dall’output, possiamo vedere che ci sono 5<\/strong> valori univoci nell’array NumPy.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come contare il numero di occorrenze di ciascun valore univoco nell’array NumPy:<\/span><\/p>\n La prima tabella nell’output mostra i valori univoci e la seconda tabella mostra il conteggio di ciascun valore univoco.<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo usare il seguente codice per stampare questo output in un formato pi\u00f9 facile da leggere:<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come calcolare la modalit\u00e0 dell’array NumPy<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per contare valori univoci in un array NumPy: Metodo 1: mostra valori univoci n.p. single (my_array) Metodo 2: contare il numero di valori univoci len (np. unique (my_array)) Metodo 3: contare le occorrenze di ciascun valore univoco n.p. unique (my_array, return_counts= True ) I seguenti esempi mostrano come utilizzare […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n n.p. single<\/span> (my_array)\n<\/strong><\/pre>\n len<\/span> (np. unique<\/span> (my_array))<\/strong><\/pre>\n n.p. unique<\/span> (my_array, return_counts= True<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array<\/span>\nmy_array = np. array<\/span> ([1, 3, 3, 4, 4, 7, 8, 8])\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: mostra valori univoci<\/strong><\/span><\/h2>\n
#display unique values\n<\/span>n.p. single<\/span> (my_array)\n\narray([1, 3, 4, 7, 8])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: contare il numero di valori univoci<\/strong><\/span><\/h2>\n
#display total number of unique values<\/span>\nlen<\/span> (np. unique<\/span> (my_array))\n\n5<\/strong><\/pre>\n Esempio 3: contare le occorrenze di ciascun valore univoco<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrences of each unique value\n<\/span>n.p. unique<\/span> (my_array, return_counts= True<\/span> )\n\n(array([1, 3, 4, 7, 8]), array([1, 2, 2, 1, 2]))\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #get unique values and counts of each value\n<\/span>unique, counts = np. unique<\/span> (my_array, return_counts= True<\/span> )\n\n#display unique values and counts side by side\n<\/span>print<\/span> ( np.asarray<\/span> ((unique,counts)). T<\/span> )\n\n[[1 1]\n [3 2]\n [4 2]\n [7 1]\n [8 2]]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come mappare una funzione su un array NumPy<\/a>
Come ordinare un array NumPy per colonna<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"