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Wie kann ich eindeutige Zeilen in einem NumPy-Array effizient finden?

Linda Hamilton
Freigeben: 2024-12-30 06:37:08
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How Can I Efficiently Find Unique Rows in a NumPy Array?

Eindeutige Zeilen in einem NumPy-Array finden: Eine effiziente Lösung

Bei der Datenanalyse und -verarbeitung ist es oft notwendig, eindeutige Werte daraus zu extrahieren ein gegebener Datensatz. Betrachten wir in diesem Zusammenhang das Problem, eindeutige Zeilen in einem NumPy-Array zu finden.

Ziel:

Bei einem gegebenen NumPy-Array besteht das Ziel darin, eine zu identifizieren und zu erhalten Array, das nur die eindeutigen Zeilen im ursprünglichen Array enthält.

Effizient Lösung:

Ab NumPy Version 1.13 wurde eine effiziente Lösung zum Finden eindeutiger Zeilen eingeführt. Durch die Nutzung der Funktion np.unique und die Angabe des Achsenparameters können wir dies ganz einfach erreichen:

unique_rows = np.unique(original_array, axis=0)
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Indem wir den Achsenparameter auf 0 setzen, weisen wir NumPy an, jede Zeile des ursprünglichen Arrays unabhängig zu analysieren. Diese Operation vergleicht die Zeilen elementweise und gibt ein neues Array zurück, das nur die eindeutigen Zeilen enthält.

Beispiel:

Betrachten Sie das folgende NumPy-Array a:

a = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
               [0, 1, 1, 1, 0, 0],
               [0, 1, 1, 1, 0, 0],
               [1, 1, 1, 0, 0, 0],
               [1, 1, 1, 1, 1, 0]])
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Um die eindeutigen Zeilen von a zu erhalten, können wir Folgendes verwenden Code:

unique_rows = np.unique(a, axis=0)
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Dadurch wird ein neues Array „unique_rows“ erstellt, das die folgenden Zeilen enthält:

unique_rows = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
                         [0, 1, 1, 1, 0, 0],
                         [1, 1, 1, 1, 1, 0]])
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Wie wir sehen können, wurden die eindeutigen Zeilen im ursprünglichen Array erfolgreich extrahiert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eindeutige Zeilen in einem NumPy-Array effizient finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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