NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组
你好 ，我是 zhenguo
本篇文章介绍2个 NumPy 高频使用场景，以及对应的API及用法，欢迎学习。
1 如何获得唯一元素和出现次数
使用np.unique可以很容易地找到数组中唯一的元素。
例如，如果从这个数组开始：
>>> a = np.array([11, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 12, 13, 11, 14, 18, 19, 20])
可以使用np.unique打印数组中的唯一值：
>>> unique_values = np.unique(a)
>>> print(unique_values)
[11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数:
>>> unique_values, indices_list = np.unique(a, return_index=True)
>>> print(indices_list)
[ 0 2 3 4 5 6 7 12 13 14]
可以将np.unique()中的return_counts参数与数组一起传递，以获取NumPy数组中唯一值的频率计数。
>>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True)
>>> print(occurrence_count)
[3 2 2 2 1 1 1 1 1 1]
这也适用于二维数组！如果从这个数组开始：
>>> a_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [1, 2, 3, 4]])
可以通过以下方式找到唯一的值：
>>> unique_values = np.unique(a_2d)
>>> print(unique_values)
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
如果未传递axis参数，则二维数组将被展平。
如果要获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。若要查找唯一的行，请指定axis=0，对于列，请指定axis=1
>>> unique_rows = np.unique(a_2d, axis=0)
>>> print(unique_rows)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
要获取唯一行、索引位置和出现次数，可以使用：
>>> unique_rows, indices, occurrence_count = np.unique(
... a_2d, axis=0, return_counts=True, return_index=True)
>>> print(unique_rows)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
>>> print(indices)
[0 1 2]
>>> print(occurrence_count)
[2 1 1]
2 重塑和展平多维数组
有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。
两者之间的主要区别在于，使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用（即“视图”）。这意味着对新数组的任何更改也将影响父数组。因为ravel不创建拷贝，所以它的内存效率很高。
如果从这个数组开始：
>>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
可以使用“flatten”将数组展平为1D阵列
>>> x.flatten()
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
使用“flatten”时，对新数组的更改不会更改父数组。
>>> a1 = x.flatten()
>>> a1[0] = 99
>>> print(x) # Original array
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
>>> print(a1) # New array
[99 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
但是使用ravel时，对新数组所做的更改将影响父数组。例如：
>>> a2 = x.ravel()
>>> a2[0] = 98
>>> print(x) # Original array
[[98 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
>>> print(a2) # New array
[98 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
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