Numpy:从一组NumPy数组中删除重复项

Numpy:从一组NumPy数组中删除重复项

在本文中,我们将介绍如何使用NumPy从一组数组中删除重复项。NumPy是一个开源库,用于进行科学运算。NumPy具有强大的多维数组对象以及各种函数。在NumPy中,有多种方法可以删除数组中的重复元素。我们将讨论其中的一些方法及其实现。

阅读更多:Numpy 教程

使用np.unique()删除重复元素

NumPy提供了“np.unique()”函数,可以方便地从数组中删除重复项。下面是一个示例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 3])
print(np.unique(a))
Python

输出结果为:[1 2 3]

我们还可以使用“return_index”参数获取“np.unique()”函数的索引值,这样可以得到指定数组中的第一个不同值。下面是一个示例:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 3])
unique_values, index = np.unique(a, return_index=True)
print(unique_values)  # [1 2 3]
print(a[index])  # [1 2 3]
Python

合并具有相同列的多个NumPy数组

我们经常需要在将多个NumPy数组合并成一个大型数组时去除重复值。下面是一种有效的方法:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [7, 8]])
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

d = np.concatenate((a, b, c))
unique = np.unique(d, axis=0)
print(unique)
Python

输出结果为:

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

在本示例中,我们使用了NumPy的“concatenate”函数将三个数组合并成一个大型数组,并使用“unique”函数删除重复项。请注意,将“axis”参数设置为0将确保仅按行删除重复项。

使用Numpy和Pandas删除重复项

另一种将具有相同列的多个NumPy数组合并的方法是使用Pandas的DataFrame对象。使用Pandas,我们可以将数组转换为DataFrame对象,并使用“drop_duplicates”函数删除重复项。下面是一个示例:

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [7, 8]])
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

df1 = pd.DataFrame(a, columns=['col1', 'col2'])
df2 = pd.DataFrame(b, columns=['col1', 'col2'])
df3 = pd.DataFrame(c, columns=['col1', 'col2'])

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames).drop_duplicates()

print(result.to_numpy())
Python

输出结果为:

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

这种方法将具有相同列的多个数组合并为一个大型数组,并使用DataFrame的“drop_duplicates”函数删除重复项。

总结

在本文中,我们介绍了几种使用NumPy从数组中删除重复项的方法。我们使用了“np.unique()”函数,使用了NumPy的“concatenate”函数以及Pandas的DataFrame对象来完成这项任务。我们希望这些示例提供了一个清晰的指南,可以帮助您在自己的代码中轻松删除重复项。

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