Python NumPy benzersiz() İşlevi Nasıl Kullanılır

NumPy kitaplığı python'da bir veya daha fazla boyutlu diziler oluşturmak için kullanılır ve diziyle çalışmak için birçok işlevi vardır. Unique() işlevi, bir dizinin benzersiz değerlerini bulmak ve sıralanmış benzersiz değerleri döndürmek için bu kitaplığın yararlı işlevlerinden biridir. Bu işlev ayrıca bir dizi dizi değeri, ilişkisel dizin dizisi ve her benzersiz değerin ana dizide kaç kez göründüğünü de döndürebilir. Bu işlevin farklı kullanımları bu öğreticide gösterilmektedir.

Sözdizimi:

Bu işlevin sözdizimi aşağıda verilmiştir.

dizi numpy.benzersiz(giriş_dizisi, dönüş_dizini, dönüş_inverse, dönüş_sayısı, eksen)

Bu fonksiyon beş argüman alabilir ve bu argümanların amacı aşağıda açıklanmıştır.

• girdi_dizisi: Benzersiz değerler alınarak çıkış dizisinin döndürüleceği giriş dizisini içeren zorunlu bir argümandır. Dizi tek boyutlu bir dizi değilse, dizi düzleştirilir.
• dönüş_dizini: Boole değeri alabilen isteğe bağlı bir argümandır. Bu bağımsız değişkenin değeri olarak ayarlanırsa Doğru, giriş dizisinin indekslerini döndürür.
• return_inverse: Boole değeri alabilen isteğe bağlı bir argümandır. Bu bağımsız değişkenin değeri olarak ayarlanırsa Doğru, daha sonra benzersiz değerleri içeren çıktı dizisinin dizinlerini döndürür.
• return_counts: Boole değeri alabilen isteğe bağlı bir argümandır. Bu bağımsız değişkenin değeri olarak ayarlanırsa Doğru, daha sonra benzersiz dizinin her bir öğesinin giriş dizisinde görünme sayısını döndürür.
• eksen: Herhangi bir tamsayı değeri veya Yok alabilen isteğe bağlı bir argümandır. Bu argüman için bir değer ayarlanmazsa, giriş dizisi düzleştirilir.

Unique() işlevi, bağımsız değişken değerlerine dayalı olarak dört tür dizi döndürebilir.

Örnek-1: Tek boyutlu dizinin benzersiz değerlerini yazdırın

Aşağıdaki örnek, tek boyutlu bir dizinin benzersiz değerleriyle bir dizi oluşturmak için benzersiz() işlevinin kullanımını gösterir. Unique() fonksiyonunun argüman değeri olarak 9 elemanlı tek boyutlu bir dizi kullanılmıştır. Bu işlevin döndürülen değeri daha sonra yazdırıldı.

# NumPy kitaplığını içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
# Bir tamsayı dizisi oluştur
np_array = np.benzersiz([55, 23, 40, 55, 35, 90, 23, 40, 80])
# Benzersiz değerleri yazdırın
print("Benzersiz değerler dizisi:\n", np_array)

Çıktı:

Yukarıdaki betiği çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. Giriş dizisi, çıktıda gösterilen 6 benzersiz öğe içerir.

Örnek-2: Giriş dizisine dayalı benzersiz değerleri ve dizinleri yazdırın

Aşağıdaki örnek, benzersiz() işlevi kullanılarak iki boyutlu dizinin benzersiz değerlerinin ve dizinlerinin nasıl alınabileceğini gösterir. Giriş dizisi olarak 2 satır ve 6 sütundan oluşan iki boyutlu bir dizi kullanılmıştır. değeri dönüş_dizini argüman olarak ayarlandı Doğru benzersiz dizi değerlerine dayalı giriş dizisi dizinlerini almak için.

# NumPy kitaplığını içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
# İki boyutlu bir dizi oluşturun
np_array = np.dizi([[6, 4, 9, 6, 2, 9], [3, 7, 7, 6, 1, 3]])
# İki boyutlu diziyi yazdır
print("İki boyutlu dizinin içeriği: \n", np_array)
# Benzersiz diziyi ve benzersiz değerlerin dizin dizisini oluşturun
unique_array, index_array = np.benzersiz(np_array, return_index=Doğru)
# Benzersiz ve dizin dizilerinin değerlerini yazdırın
print("Benzersiz dizinin içeriği:\n", unique_array)
print("İndeks dizisinin içeriği:\n", index_array)

Çıktı:

Yukarıdaki betiği çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. Giriş dizisi 7 benzersiz değer içeriyor. Çıktı, giriş dizisinden 7 benzersiz değer dizisini ve bu değerlerin 7 indeksini gösterir.

Örnek-3: Çıktı dizisine göre benzersiz değerleri ve dizinleri yazdırın

Aşağıdaki örnek, benzersiz () işlevini kullanarak tek boyutlu bir dizinin benzersiz değerlerinin ve benzersiz değerlere dayalı dizinlerin nasıl olduğunu gösterir. Komut dosyasında, giriş dizisi olarak 9 elemanlı tek boyutlu bir dizi kullanılmıştır. değeri return_inverse argüman olarak ayarlandı Doğru benzersiz dizi dizinine dayalı başka bir dizin dizisini döndürecek. Hem benzersiz dizi hem de dizin dizisi daha sonra yazdırıldı.

# NumPy kitaplığını içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
# Bir tamsayı değeri dizisi oluşturun
np_array = np.dizi([10, 60, 30, 10, 20, 40, 60, 10, 20])
print("Giriş dizisinin değerleri:\n", np_array)
# Benzersiz diziyi ve ters diziyi oluşturun
benzersiz_dizi, ters_dizi = np.benzersiz(np_array, return_inverse=Doğru)
# Benzersiz dizinin ve ters dizinin değerlerini yazdırın
print("Benzersiz dizinin değerleri: \n", unique_array)
print("Ters dizinin değerleri: \n", ters_dizi)

Çıktı:

Yukarıdaki betiği çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. Çıktı, giriş dizisini, benzersiz diziyi ve ters diziyi gösterdi. Giriş dizisi 5 benzersiz değer içeriyor. Bunlar 10, 20, 30, 40 ve 60. Giriş dizisi, benzersiz dizinin ilk öğesi olan üç dizinde 10'u içerir. Yani, ters dizide 0 üç kez göründü. Ters dizinin diğer değerleri de aynı şekilde yerleştirilmiştir.

Örnek-4: Benzersiz değerleri ve her benzersiz değerin sıklığını yazdırın

Aşağıdaki örnek, benzersiz () işlevinin benzersiz değerleri ve giriş dizisinin her benzersiz değerinin sıklığını nasıl alabileceğini gösterir. değeri return_counts argüman olarak ayarlandı Doğru frekans değerleri dizisini almak için. Unique() işlevinde giriş dizisi olarak 12 öğeden oluşan tek boyutlu bir dizi kullanılmıştır. Benzersiz değerler dizisi ve frekans değerleri daha sonra yazdırıldı.

# NumPy kitaplığını içe aktar
numpy'yi np olarak içe aktar
# Bir tamsayı değeri dizisi oluşturun
np_array = np.dizi([70, 40, 90, 50, 20, 90, 50, 20, 80, 10, 40, 30])
print("Giriş dizisinin değerleri:\n", np_array)
# Benzersiz dizi oluşturun ve diziyi sayın
benzersiz_array, say_array = np.benzersiz(np_array, return_counts=Doğru)
# Benzersiz dizinin ve ters dizinin değerlerini yazdırın
print("Benzersiz dizinin değerleri: \n", unique_array)
print("Sayım dizisinin değerleri: \n", sayım_dizisi)

Çıktı:

Yukarıdaki betiği çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktı görünecektir. Giriş dizisi, benzersiz dizi ve sayı dizisi çıktıya yazdırıldı.

Sonuç

Unique() işlevlerinin ayrıntılı kullanımları bu öğreticide birden çok örnek kullanılarak açıklanmıştır. Bu fonksiyon, farklı dizilerin değerlerini döndürebilir ve burada tek boyutlu ve iki boyutlu diziler kullanılarak gösterilmiştir.