在程序设计中,时常会遇到数据的唯一化、相同、相异信息的提取等工作,在格式化的向量存储矩阵中南,numpy能够提供比较不错的快速处理功能。
1,唯一化的实现:
In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean']) In [64]: data Out[64]: array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'], dtype='|S7') In [65]: np.unique(data) Out[65]: array(['boolean', 'double', 'float', 'int'], dtype='|S7') In [66]: data = np.array([1,5,3,6,2,4,1,3,5,7,9]) In [67]: data Out[67]: array([1, 5, 3, 6, 2, 4, 1, 3, 5, 7, 9]) In [68]: np.unique(data) Out[68]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9])
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