在 NumPy 数组中查找唯一行

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在数据科学和机器学习中，经常需要查找并删除数据集中的重复行。为了解决这个问题，NumPy（一个流行的用于数值计算的 Python 工具包）提供了多种操作数组的方法。在本教程中，我们将学习如何使用 Python 在 NumPy 数组中查找唯一行。

安装和设置

在 Python 中使用 NumPy 之前，首先需要使用 pip 安装它。

pip install numpy

安装完成后，我们可以使用以下语句在 Python 中导入 NumPy 库：

import numpy as np

语法

我们将使用 NumPy 函数 `np.unique()` 来查找 NumPy 数组中的唯一行。该函数的语法如下：

np.unique(arr, axis=0)

其中，`arr` 是我们想要查找唯一行的 NumPy 数组，`axis` 是执行唯一性测试的轴。默认情况下，`axis=0`，这意味着我们将沿着数组的行执行唯一性测试。

代码算法

• 导入所需的库 - **Numpy**

• 使用 `np.array()` 创建一个包含一些重复行的 NumPy 数组。

• 使用 `np.unique()` 函数查找唯一行并将结果赋值给名为 `unique_rows` 的变量。

• 最后，使用 `print()` 函数打印 `unique_rows` 数组。

示例

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
unique_rows = np.unique(arr, axis=0)
print(unique_rows)

输出

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

创建一个包含一些重复行的 NumPy 数组 `arr`。我们使用 `np.unique()` 函数（`axis=0`）来查找唯一行并将结果赋值给名为 `unique_rows` 的变量。最后，我们打印 `unique_rows` 数组。

示例 2

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

unique_rows = np.unique(arr, axis=0)

print(unique_rows)

输出

([[1, 2, 3],
   [4, 5, 6],
   [7, 8, 9]])

创建一个没有重复行的 NumPy 数组 `arr`。我们使用 `np.unique()` 函数（`axis=0`）来查找唯一行并将结果赋值给名为 `unique_rows` 的变量。最后，我们打印 `unique_rows` 数组。

假设我们有一个 NumPy 数组表示一个包含一些重复行的数据集。我们想要查找并删除数据集中这些重复的行。数据集如下：

import numpy as np
dataset = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4], [9, 10, 11, 12], [5, 6, 7, 8]])
unique_rows = np.unique(dataset, axis=0)
print(unique_rows)

输出

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

创建一个名为 `dataset` 的 NumPy 数组，它表示一个包含一些重复行的数据集。我们使用 `np.unique()` 函数（`axis=0`）来查找唯一行并将结果赋值给名为 `unique_rows` 的变量。最后，我们打印 `unique_rows` 数组。输出显示该函数成功地从数据集中删除了重复行。

应用

• 由于数据科学和机器学习的固有复杂性，经常需要从数据集中删除重复行以确保模型的正确性和防止过拟合。在 NumPy 数组中查找唯一行可能非常具有挑战性。

• 这通常通过使用 `np.unique()` 方法来组织数据来实现，这使得更容易从 NumPy 数组中查找和提取唯一行，以便您可以使用它们来创建一个没有重复项的新数据集。

• 需要注意的是，此方法可能不适用于具有更复杂结构的数据集，仅适用于 **一维** 和 **二维** 数组，在处理更高阶复杂数据集时，您应该考虑其他方法来解决这些挑战。

结论

本文介绍了使用 Python 在 NumPy 数组中查找唯一行的方法。我们演示了 `np.unique()` 函数查找并删除数据集中的重复行。我们提供了一些示例来说明如何使用该函数。功能强大的 Python 包 NumPy 还提供了许多其他有用的数组操作函数。