a = np.unique(A)对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表import numpy as npA = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]a = np.unique(A)B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3)b= np.unique(B)C= ['fgfh','asd',' 一、np. unique () 函数 介绍 对于一维数组或者列表,np. unique () 函数 去除其 重复的元素 ,并按元素 由小到大 返回一个新的无元素重复的元组或者列表。 import numpy as np A = [1, 2, 2, 5, 3, 4, 3] a = np. unique (A) B = (1, 2, 2, 5, 3, 4, 3) b = np. unique (B) C= ['fgfh','asd','fgfh','as
函数 的调用方法: numpy . unique (ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) 该 函数 作用:找出数组 独一无二的元素值。 各个参数意义: ar:输入数组,除非设定了下面介绍的axis参数,否则输入数组均会被自动扁平化成一个一维数组。 return_index:(可选参数,布尔类型),如果为True则结果会同时返回被提取元素在原始数组 的索引值(index)。 return_invers
文章目录1 为何要增减维度2 numpy 的squeeze 函数 3 torch 的squeeze 函数 4 torch 的unsqueeze 函数 1 为何要增减维度 神经网络conv2d的输入必须是四维的(batch,channel,height,width),前处理或者后处理通常需要维度扩充或者维度压缩,必须维度匹配! 一个减少维度,一个增加维度,增加和减少的维度只能是1(单维度)。 numpy squeeze 函数 ,无unsqueeze 函数 numpy 增加维度用np.expand_dims(x, axi
Python 是一种高级编程语言,是一种广泛使用的解释型编程语言,由 Guido van Rossum 在 1989 年发明,历经多年的发展,现在 Python 3 已经成为 Python 的主流版本。 Python numpy 模块是专门用于数值计算的模块,它提供了许多高性能的数组计算操作,可以用来表示和操作各种数值数据,如矩阵、数组等。 numpy 模块在科学计算、数据处理和机器学习领域 都有广泛的应用。 Python 3.8.10 是 Python 的一个版本,是 Python 3 系列的一个稳定版本,它修复了一些安全漏洞和 bug。同时, Python 3.8.10 支持 numpy 模块,可以使用 numpy 模块进行数值计算。 numpy 模块的版本是与 Python 版本不同的,我们可以使用 pip 安装最新的 numpy 版本,目前最新的 numpy 版本是 1.21.0。可以使用以下命令安装 numpy : pip install numpy 使用 Python 3.8.10 和 numpy 1.21.0,我们可以用 numpy 的各种 函数 来处理数据,如创建、操作、过滤、聚合、统计等。常用的操作包括: - 创建数组/矩阵:np.array,np.zeros,np.ones,np.eye,np.random.rand - 数组/矩阵操作:+,-,*,/,dot,transpose,reshape,flatten - 数组/矩阵过滤:>,<,==,!=,&,| - 数组/矩阵聚合:sum,mean,std,max,min,argmax,argmin - 数组/矩阵统计:histogram,cov,corrcoef, unique numpy 模块的强大功能使得它在数据研究和科学计算领域 得到了广泛的应用,使用 Python 3.8.10 和 numpy 1.21.0,你可以轻松地进行数据处理和分析。