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  • numpy数据去重

    2019-03-31 20:16:00
    import numpy as npx = np.array([1,2,3,2,4,2,5,7,7])print(np.unique(x)) 简单散点图的绘制,没有显示出文字是因为需要下载个插件 转载于:https://www.cnblogs.com/liang715200/p/10632909.html...

    import numpy as np
    x = np.array([1,2,3,2,4,2,5,7,7])
    print(np.unique(x))

     

     

     

    简单散点图的绘制,没有显示出文字是因为需要下载个插件

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/liang715200/p/10632909.html

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  • 下面为大家分享一篇Python numpy 点数组去重的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧废话不多说,直接上代码,有详细注释# coding = utf-8import numpy as npfrom IPython import embed# xy...

    下面为大家分享一篇Python numpy 点数组去重的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

    废话不多说,直接上代码,有详细注释

    # coding = utf-8

    import numpy as np

    from IPython import embed

    # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦

    # return xy 去重后结果

    def duplicate_removal(xy):

    if xy.shape[0] < 2:

    return xy

    _tmp = (xy*4000).astype('i4') # 转换成 i4 处理

    _tmp = _tmp[:,0] + _tmp[:,1]*1j # 转换成复数处理

    keep = np.unique(_tmp, return_index=True)[1] # 去重 得到索引

    return xy[keep] # 得到数据并返回

    # _tmp[:,0] 切片操作,因为时二维数组,_tmp[a:b, c:d]为通用表达式,

    # 表示取第一维的索引 a 到索引 b,和第二维的索引 c 到索引 d

    # 当取所有时可以直接省略,但要加':'冒号 、当 a == b 时可只写 a ,同时不用':'冒号

    if __name__ == '__main__':

    if 1: # test

    xy = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.00]])

    print(xy)

    new_xy = duplicate_removal(xy)

    print(new_xy)

    embed()

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  • Python numpy 点数组去重

    千次阅读 2018-02-26 22:15:51
    Python numpy 点数组去重 废话不多说,直接上代码,有详细注释 # coding = utf-8 import numpy as np from IPython import embed # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦 # return xy 去重后结果 def duplicate...

    Python numpy 点数组去重

    废话不多说,直接上代码,有详细注释

    # coding = utf-8
    
    import numpy as np
    from IPython import embed
    
    # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦
    # return xy 去重后结果
    def duplicate_removal(xy):
        if xy.shape[0] < 2:
            return xy
        _tmp = (xy*4000).astype('i4')                   # 转换成 i4 处理
        _tmp = _tmp.view('S8').flatten()                # 转换成 view 处理,即字符串 
        keep = np.unique(_tmp, return_index=True)[1]    # 去重 得到索引                                   
        return xy[keep]                                 # 得到数据并返回   
    
    # _tmp[:,0] 切片操作,因为时二维数组,_tmp[a:b, c:d]为通用表达式,
    # 表示取第一维的索引 a 到索引 b,和第二维的索引 c 到索引 d
    # 当取所有时可以直接省略,但要加':'冒号 、当 a == b 时可只写 a ,同时不用':'冒号
    
    
    if __name__ == '__main__':
        if 1: # test
            xy = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.00]])
            print(xy)
            new_xy = duplicate_removal(xy)
            print(new_xy)
    
        embed()
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  • numpy 数组的去重

    千次阅读 2019-10-11 23:46:00
    import numpy as np ints = np.array([1,2,3,4,4,5,6,6,7,8,8,9,10]) #创建数值型数据 print('创建的数组为:',ints) print('为:',np.unique(ints))
    import numpy as np
    ints = np.array([1,2,3,4,4,5,6,6,7,8,8,9,10])  #创建数值型数据
    print('创建的数组为:',ints)
    print('为:',np.unique(ints))
    
    
    import numpy as  np
    names=np.array(['小明','小黄','小花','小明','小花','小兰','小白'])
    print(names)
     
    np.unique(arr)
    print("去重后的数组:\n",np.unique(names))
     
    sorted(set(arr))
    print("去重后的数组:\n",sorted(set(names)))   #等价于np.unique()
    
    
    添加重复数据
    一维数组
    import numpy as  np
    arr=np.arange(0,5,1)   #新建数组并输出
    print(arr)
     
    
    np.title(A,reps)A表示指定重复的数组,reps表示指定重复的次数
    print(np.tile(arr,3))
     
    np.repeat()  axis沿着某个轴进行重复  0纵轴   1横轴,默认时,函数并不按照任意轴向计算,而是计算一个元素总值。
    print(np.repeat(arr,repeats=3,axis=0))
     
    注意:title函数和repeat函数主要区别:title函数对数组中进行重复,repeat函数是对数组中的每个元素进行重复操作。
    arr2=np.random.randint(0,10,size=(3,3))
    print(arr2)
     
    print(np.tile(arr2,3))
     
    print(np.repeat(arr2,3,axis=0))
     
    print(np.repeat(arr2,3,axis=1))
    
    
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  • 数据分析--Numpy--去重与重复

    千次阅读 2019-07-17 20:39:14
    numpy.repeat(a, repeats, axis=None) repeat 函数主要有三个参数,参数“a”是需要重复的数组元素,参数“repeats”是重复次数,参数“axis”指定沿着哪个轴进行重复,axis = 0 表示按行进行元素重复;axis =1 ...
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  • NumPy:数据分析三剑客之一,极为流行的数据科学计算库,人工智能和大数据研究领域必备技能。
  • 数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。 DataFrame.duplicated(subset = None,keep =‘first’ )返回boolean Series表示重复行 参数:  subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑用于标识...
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  • numpy数据分析

    2021-03-30 16:24:29
    import numpy as np arr_1 = np.array([[1,2,3,4],[5,8,7,7],[19,10,11,12]]) arr_2 = np.array([[23,342,342,55]]) print(arr_1.sort(axis=0)) print(arr_2.argsort()) nm = ('A','B','C','D') dv = ('a','b','c',...
  • 替换:replace import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(list('aseaasasx')) print(s.replace('a', np.nan)) # 替换a为np.nan print(s.replace(['a','s'], np.nan)) # a替换为s,然后再将s替换为np.nan ...
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    2019-09-28 23:52:37
    pandas-22 数据去重处理 数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。 DataFrame.duplicated(subset = None,keep =‘first’ )返回boolean Series表示重复行 参数: subset:列标签或标签序列,...
  • pandas中的数据去重处理

    万次阅读 2018-11-10 10:08:43
    数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。 DataFrame.duplicated(subset = None,keep =‘first’ )返回boolean Series表示重复行 参数: subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑用于标识重复...

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