NumPy 1.14 - numpy.unique()

numpy.unique




numpy

numpy.unique

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) [source]

किसी सरणी के अनन्य तत्व खोजें।

किसी सरणी के सॉर्ट किए गए अनन्य तत्वों को देता है। अद्वितीय तत्वों के अतिरिक्त तीन वैकल्पिक आउटपुट हैं: इनपुट सरणी के सूचक जो अद्वितीय मान देते हैं, इनपुट सरणी को फिर से संगठित करने वाले अद्वितीय सरणी के सूचकांकों, और इनपुट सरणी में प्रत्येक अद्वितीय मान के आने की संख्या। ।

पैरामीटर:

ar : array_like

इनपुट सरणी जब तक axis निर्दिष्ट नहीं किया जाता है, यह तब चपटा हो जाएगा यदि यह पहले से ही 1-डी नहीं है।

return_index : बूल, वैकल्पिक

यदि सही है, तो आरई के सूचकांकों को भी लौटाएं (निर्दिष्ट अक्ष के साथ, यदि प्रदान किया गया है, या सपाट सरणी में) तो यह परिणाम अद्वितीय सरणी में होगा।

return_inverse : बूल, वैकल्पिक

यदि सही है, तो यूनिक ऐरे के सूचकांकों को भी लौटाएँ (निर्दिष्ट अक्ष के लिए, यदि प्रदान किया गया है) जो कि आरई को फिर से संगठित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

return_counts : बूल, वैकल्पिक

यदि यह सच है, तो प्रत्येक अद्वितीय आइटम के कई बार वापस आने की संख्या भी दिखाई देती है।

संस्करण 1.9.0 में नया।

अक्ष : int या कोई नहीं, वैकल्पिक

पर संचालित करने के लिए अक्ष। यदि कोई नहीं है, तो ar को समतल किया जाएगा। यदि एक पूर्णांक, दिए गए अक्ष द्वारा अनुक्रमित सबरेज़ को समतल किया जाएगा और दिए गए अक्ष के आयाम के साथ 1-डी सरणी के तत्वों के रूप में माना जाएगा, तो अधिक विवरण के लिए नोट देखें। ऑब्जेक्ट एरेज़ या स्ट्रक्चर्ड एरेज़ जिसमें ऑब्जेक्ट्स का समर्थन किया जाता है यदि axis kwarg का उपयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है।

संस्करण 1.13.0 में नया।

यह दिखाता है:

अद्वितीय : ndarray

क्रमबद्ध अद्वितीय मान।

unique_indices : ndarray , वैकल्पिक

मूल सरणी में अद्वितीय मानों की पहली घटनाओं के सूचक। केवल तभी प्रदान किया जाता है जब return_index सच है।

unique_inverse : ndarray , वैकल्पिक

अद्वितीय सरणी से मूल सरणी का पुनर्निर्माण करने के लिए सूचकांक। केवल तभी प्रदान किया जाता है जब return_inverse सत्य है।

unique_counts : ndarray, वैकल्पिक

प्रत्येक अद्वितीय मानों की संख्या मूल सरणी में आती है। केवल तभी प्रदान किया जाता है जब return_counts सत्य है .. वर्जनडेड :: 1.9.0

यह भी देखें

numpy.lib.arraysetops
सरणियों पर सेट संचालन करने के लिए कई अन्य कार्यों के साथ मॉड्यूल।

टिप्पणियाँ

जब एक अक्ष निर्दिष्ट किया जाता है, तो अक्ष द्वारा अनुक्रमित सबरेज़ को सॉर्ट किया जाता है। यह निर्दिष्ट अक्ष को सरणी का पहला आयाम बनाकर और फिर सी क्रम में उप-समतल को समतल करके किया जाता है। चपटे उप-प्रकार को तब एक संरचित प्रकार के रूप में देखा जाता है, जिसमें प्रत्येक तत्व के साथ एक लेबल दिया जाता है, जिसके प्रभाव से हम संरचित प्रकारों के 1-डी सरणी के साथ समाप्त हो जाते हैं जिसे किसी अन्य 1-डी सरणी के समान माना जा सकता है। इसका परिणाम यह है कि चपटा उपप्रकार लेक्सिकोग्राफिक क्रम में पहले तत्व से शुरू होता है।

उदाहरण

>>> np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
array([1, 2, 3])
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 3]])
>>> np.unique(a)
array([1, 2, 3])

एक 2 डी सरणी की अनूठी पंक्तियों को वापस करें

>>> a = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
>>> np.unique(a, axis=0)
array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]])

अद्वितीय मान देने वाले मूल सरणी के सूचकांकों को लौटाएँ:

>>> a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True)
>>> u
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')
>>> indices
array([0, 1, 3])
>>> a[indices]
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')

अद्वितीय मानों से इनपुट सरणी का पुनर्निर्माण करें:

>>> a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
>>> u
array([1, 2, 3, 4, 6])
>>> indices
array([0, 1, 4, 3, 1, 2, 1])
>>> u[indices]
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])