Как подсчитать уникальные значения в массиве NumPy (3 примера)

Вы можете использовать следующие методы для подсчета уникальных значений в массиве NumPy:

Способ 1: отображение уникальных значений

np.unique (my_array)

Метод 2: подсчет количества уникальных значений

len (np.unique (my_array))

Способ 3: подсчет вхождений каждого уникального значения

np.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 отобразить уникальные значения в массиве NumPy:

#display unique values
np.unique (my_array)

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

На выходе мы видим каждое из уникальных значений в массиве NumPy: 1, 3, 4, 7, 8.

Пример 2. Подсчет количества уникальных значений

В следующем коде показано, 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 есть 5 уникальных значений.

Пример 3. Подсчет вхождений каждого уникального значения

В следующем коде показано, как подсчитать количество вхождений каждого уникального значения в массиве NumPy:

#count occurrences of each unique value
np.unique (my_array, return_counts= True )

(array([1, 3, 4, 7, 8]), array([1, 2, 2, 1, 2]))

Первый массив в выходных данных показывает уникальные значения, а второй массив показывает количество каждого уникального значения.

Мы можем использовать следующий код для вывода этого вывода 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]]

Из вывода мы видим:

• Значение 1 встречается 1 раз.
• Значение 3 встречается 2 раза.
• Значение 4 встречается 2 раза.
• Значение 7 встречается 1 раз.
• Значение 8 встречается 2 раза.

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