배열 다루기 | 중복 요소 제거(Numpy.unique)

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)

배열의 중복된 원소를 제거해 줍니다.

▪Parameters

‣ ar : 입력 배열,

‣ return_index : 인덱스 반환(선택 사항), 중복 제거 배열(고유 배열)에 대한 index 정보 반환

‣ return_inverse : 인덱스 반환(선택 사항), 입력 배열에 대한 index 정보 반환

‣ return_counts : 중복 횟수 반환(선택 사항), 입력 배열에 대한 중복 횟수 정보 반환

‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정

‣ equal_nan : Nan 값 축소(선택 사항), 여러 Nan 값을 하나로 축소시키는 설정

‣ Unique: ndarray, 중복 제거된 출력 배열

‣ Unique_indices : ndarray, return_index가 True일 경우 인덱스 정보를 출력하는 배열

‣ Unique_inverse : ndarray, return_inverse가 True일 경우 인덱스 정보를 출력하는 배열

‣ Unique_counts : ndarray, return_counts가 True일 경우 중복 횟수 정보를 출력하는 배열

<Example 01>

import numpy as np

a = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 5, 8, 8, 9]

print(np.unique(a, return_index=True))

Result

(array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]), array([ 0,  2,  4,  5,  6,  8,  9, 11, 13], dtype=int64))

<Example 02>

import numpy as np

a = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 5, 8, 8, 9]

print(np.unique(a, return_inverse=True))

Result

(array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]), array([0, 0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 4, 7, 7, 8], dtype=int64))

<Example 03>

import numpy as np

a = [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 5, 8, 8, 9]

print(np.unique(a, return_counts=True))

Result

(array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]), array([2, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 2, 1], dtype=int64))

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