Как удалить повторяющиеся элементы из массива numpy

Вы можете использовать следующие методы для удаления повторяющихся элементов в NumPy:

Способ 1: удалить повторяющиеся элементы из массива NumPy

 new_data = np. unique (data)

Способ 2: удалить повторяющиеся строки из матрицы NumPy

 new_data = np. single (data, axis= 0 )

Способ 3: удалить повторяющиеся столбцы из матрицы NumPy

 new_data = np. unique (data, axis= 1 )

Следующие примеры показывают, как использовать каждый метод на практике.

Пример 1. Удаление повторяющихся элементов из массива NumPy

Следующий код показывает, как удалить повторяющиеся элементы из массива NumPy:

 import numpy as np

#create NumPy array
data = np. array ([1, 1, 1, 2, 2, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 8])

#create new array that removes duplicates
new_data = np. unique (data)

#view new array
print( new_data)

[1 2 4 5 7 8]

Обратите внимание, что из массива NumPy удалены все дубликаты и остались только уникальные значения.

Пример 2. Удаление повторяющихся строк из матрицы NumPy

Следующий код показывает, как удалить повторяющиеся строки из матрицы NumPy:

 import numpy as np

#create NumPy matrix
data = np. array ([[1, 5, 5, 8],
                 [1, 5, 5, 8],
                 [6, 2, 3, 4],
                 [6, 2, 3, 4]])

#create new array that removes duplicate rows
new_data = np. single (data, axis= 0 )

#view new matrix
print (new_data)

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

Обратите внимание, что все повторяющиеся строки были удалены из матрицы NumPy и остались только уникальные строки.

Пример 3. Удаление повторяющихся столбцов из матрицы NumPy

Следующий код показывает, как удалить повторяющиеся столбцы из матрицы NumPy:

 import numpy as np

#create NumPy matrix
data = np. array ([[1, 1, 5, 8, 1],
                 [1, 1, 2, 6, 1],
                 [4, 4, 3, 8, 4]])

#create new matrix that removes duplicate columns
new_data = np. unique (data, axis= 1 )

#view new matrix
print (new_data)

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

Обратите внимание, что все повторяющиеся столбцы были удалены из матрицы NumPy и остались только уникальные столбцы.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в NumPy:

Как заполнить массив NumPy значениями
Как удалить определенные элементы из массива NumPy
Как заменить элементы в массиве NumPy
Как получить определенную строку из массива NumPy