Как посчитать уникальные значения в массиве numpy (3 примера)

Для подсчета уникальных значений в массиве NumPy можно использовать следующие методы:

Способ 1: показать уникальные значения

 n.p. single (my_array)

Способ 2. Подсчитайте количество уникальных значений.

 len (np. unique (my_array))

Метод 3: подсчитайте вхождения каждого уникального значения

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим массивом NumPy:

 import numpy as np

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

Пример 1. Отображение уникальных значений

Следующий код показывает, как отображать уникальные значения в массиве NumPy:

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

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

Из вывода мы можем увидеть каждое из уникальных значений массива NumPy: 1, 3, 4, 7, 8.

Пример 2. Подсчет количества уникальных значений

Следующий код показывает, как подсчитать общее количество уникальных значений в массиве NumPy:

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

5

Из вывода мы видим, что в массиве NumPy имеется 5 уникальных значений.

Пример 3. Подсчет вхождений каждого уникального значения

Следующий код показывает, как подсчитать количество вхождений каждого уникального значения в массиве 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]))

В первой таблице выходных данных отображаются уникальные значения, а во второй таблице отображается количество каждого уникального значения.

Мы можем использовать следующий код, чтобы распечатать этот вывод в более удобном для чтения формате:

 #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]]

По результату мы видим:

• Значение 1 появляется 1 раз.
• Значение 3 появляется дважды .
• Значение 4 появляется дважды .
• Значение 7 появляется 1 раз.
• Значение 8 появляется дважды .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в Python:

Как рассчитать режим массива NumPy
Как сопоставить функцию с массивом NumPy
Как отсортировать массив NumPy по столбцу