计算唯一值 numpy - Python

在数据分析和处理过程中，通常需要对数据集中某些数据进行唯一性筛选。在Python中，我们可以使用NumPy库中的unique()函数，快速方便地实现这一目标。

1. 安装NumPy库

在使用unique()函数之前，需要先安装NumPy库。可以通过以下命令实现：

pip install numpy

2. 使用unique()函数

生成待处理数据

在使用unique()函数进行数据筛选前，需要先生成待处理的数据。以下示例代码中演示了如何生成一个包含重复数据的一维数组：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 2])

求取唯一值

使用NumPy库中的unique()函数，可以快速求取数据集中的唯一值。以下代码演示了如何使用unique()函数：

unique_data = np.unique(data)

print(unique_data)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

上述代码中，np.unique(data)表示对数组data中的元素进行唯一性筛选，返回唯一值组成的一维数组unique_data。使用print函数输出unique_data即可查看结果。

3. 按顺序返回唯一值

unique()函数默认按从小到大的顺序返回唯一值，可以使用以下代码指定返回结果为按出现顺序排序：

unique_data = np.unique(data, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

在上述代码中，return_index、return_inverse、return_counts、axis参数均为默认值False，仅通过指定axis=None将数组视为一维数组。通过这种方式，可以快速方便地返回按出现顺序排序的唯一值。

4. 返回唯一值、计数和索引

unique()函数还提供了返回唯一值、计数和索引的功能，相当于是统计数据集中每个元素出现的次数。以下代码演示了如何使用unique()函数返回唯一值、计数和索引：

unique_data, counts = np.unique(data, return_counts=True)

print(unique_data)
print(counts)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]
[2 3 1 1 1]

上述代码中，np.unique(data, return_counts=True)表示返回数组data中的唯一值unique_data以及每个唯一值出现的次数counts。使用print函数输出unique_data和counts即可查看结果。

如需返回对应唯一值在原始数组中的索引位置，可以使用以下代码：

unique_data, indices = np.unique(data, return_index=True)

print(unique_data)
print(indices)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]
[0 1 2 5 6]

上述代码中，np.unique(data, return_index=True)表示返回数组data中的唯一值unique_data以及对应唯一值在原始数组中的索引位置indices。使用print函数输出unique_data和indices即可查看结果。

5. 结论

使用NumPy库中的unique()函数，可以快速方便地实现数据唯一性筛选、唯一值计算、唯一值计数和索引位置返回等功能。在数据分析和处理过程中，unique()函数是一种非常实用的工具，可以为我们的工作带来高效、简便和可靠的处理方式。