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Python numpy 点数组去重的实例

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以下是关于“Python numpy点数组去重的实例”的完整攻略。

numpy.unique()函数

在Python中，可以使用numpy库中的unique()函数来对numpy点数组进行去重操作。unique()函数的语法如下：

numpy.unique(ar, axis=0, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

其中，ar表示要进行去重操作的点数组，axis表示要沿着哪个轴进行去重操作，return_index表示是否返回新数组中元素在原数组中的下标，return_inverse表示是否返回原数组中元素在新数组中的下标，_counts表示是否返回新数组中每个元素的出现次数，axis表示要沿着哪个轴进行去重操作。

示例1：对二维numpy点数组进行去重操作

假设我们有一个二维numpy点数组a，如下所示：

import numpy as np

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

我们可以使用unique()函数对点数组a进行去重操作，示例代码如下：

result = np.unique(a, axis=0)
print(result)

在上面的示例代码中，我们使用unique()函数对点数组a进行去重操作，并指定了axis参数的值为0，表示对每行进行去重操作。然后，我们输出了result值。

输出结果如下：

[[1 2]
 [3 4]]

在这个例子中，unique()函数对每一行进行了去重操作，返回了去重后的新点数组。

示例2：对三维numpy点数组进行去重操作

假设我们有一个三维numpy点数组a，如下所示：

import numpy as np

a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[1, 2], [5, 6]], [[1, 2], [3, 4]]])

我们可以使用unique()函数对点数组a进行去重操作，示例代码如下：

result = np.unique(a, axis=0)
print(result)

在上面的示例代码中，我们使用unique()函数对点数组a进行去重操作，并指定了axis参数的值为0，表示对每个二维数组进行去重操作。然后，我们输出了result值。

输出结果如下：

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[1 2]
  [5 6]]]

在这个例子中，unique()函数对每个二维数组进行了去重操作，返回了去重后的新点数组。

总结

综上所述，“Python numpy点数组去重的实例”的整个攻略包括了unique()函数的用法和两个示例。在实际应用中，可以根据具体需求使用unique()函数对numpy点数组进行去重操作，并根据需要指定axis参数的值。

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