将np.unique更快地矢量化，以获得多维索引矩阵中的项目计数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

数据可视化入门

" 本文字数：1016 字 || 阅读时间：3 分钟 " NumPy 导入方式： import numpy as np 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力...，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算线性代数、随机数生成 ndarray，N维数组对象（矩阵）所有元素必须是相同类型 ndim属性，维度个数 shape...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上矢量和标量运算，“广播”— 将标量...“广播”到各个元素索引与切片一维数组的索引与Python的列表索引功能相似多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]...条件索引布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合注意，多个条件组合要使用 & |，而不是and or ?

1.5K1 0

Numpy基础知识回顾

你可以传入一个以逗号隔开的索引列表来选取单个元素。...在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。...8, 9]) np.savez 通过np.savez可以将多个数组保存到一个未压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可： In [216]: np.savez('array_archive.npz'

2.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Numpy笔记-进阶篇

因此可以使用sum对布尔型数组的True值进行计数。...，两者都可以在多维数组任意一个轴向上排序。...np.unique()方法可计算数组中的唯一值；np.in1d()可测试数组值得成员资格，返回布尔数组。...反正看不懂，就先记个函数叭函数说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0） dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和 det...，价格的下一步将走向哪里，是没有规律的。

5531 0

Numpy 简介

矢量化描述了代码中没有任何显式的循环、索引等这些事情，当然，只是在优化的、预编译的C代码中“幕后”发生了这些事情。...矢量化代码有许多优点，其中包括：矢量化代码更简洁，更易于阅读更少的代码行通常意味着更少的错误代码更接近于标准的数学符号（更通俗易懂、更容易、正确的编码常规数学结构）矢量化导致更多“Pythonic...Numpy 数组 NumPy提供了一个N维数组的类型，即ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。可以使用例如整数的N来索引项目（items）。...从数组中提取的项（例如，通过索引）由Python对象表示，其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。阵列标量允许容易地操纵更复杂的数据排列。 ?...image.png NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表，所有元素（通常是数字）的类型都相同，并通过正整数元组索引。在NumPy中，维度称为轴。轴的数目为rank。

4.7K2 0

NumPy知识速记

布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如此。花式索引花式索引（Fancy indexing）是一个NumPy术语，它指的是利用整数数组进行索引。...，它总是将数据复制到新数组中。...sum经常被用来对布尔型数组中的True值计数: (arr > 0).sum() arrs.any() 测试数组中是否存在一个或多个True arrs.all() 检查数组中所有值是否都是...np.unique ：返回数组中的唯一值以及已排序的结果 np.in1d ：测试一个数组中的值在另一个数组中的成员资格（是否存在），返回一个布尔型数组常用集合函数用于数组的文件输入输出...np.save ：np.save('some_array', arr) np.load ：np.load('some_array.npy') np.savez可以将多个数组保存到一个未压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可

1.1K1 0

NumPy之:NumPy简介教程

NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...2操作，可以看到，使用NumPy的效率是Python的几十倍，如果在大型数据项目中这个效率会造成非常大的性能影响。...C表示按照C的index方式进行排序，F表示按照Fortran的index方式进行排序。A表示自动选择。在Fortran中，当移动存储在内存中的二维数组的元素时，第一个索引是变化最快的索引。...当第一个索引更改时移动到下一行时，矩阵一次存储一列。另一方面，在C中，最后一个索引变化最快。...欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术，更懂你！

2.1K4 1

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。...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。

2.3K2 0

NumPy之:NumPy简介教程

NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...2操作，可以看到，使用NumPy的效率是Python的几十倍，如果在大型数据项目中这个效率会造成非常大的性能影响。...[4, 5, 6, 7]]]) >>> array_example.ndim 3 ndarray.size 用来统计数组中的元素个数： >>>...C表示按照C的index方式进行排序，F表示按照Fortran的index方式进行排序。A表示自动选择。在Fortran中，当移动存储在内存中的二维数组的元素时，第一个索引是变化最快的索引。...当第一个索引更改时移动到下一行时，矩阵一次存储一列。另一方面，在C中，最后一个索引变化最快。

1.4K1 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.

你可以传入一个以逗号隔开的索引列表来选取单个元素。...图4-1 NumPy数组中的元素索引在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多），尤其是各种数值计算。在后面内容中（见附录A）我将介绍广播，这是一种针对矢量化计算的强大手段。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。...8, 9]) 通过np.savez可以将多个数组保存到一个未压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可： In [216]: np.savez('array_archive.npz', a=arr,

4.9K8 0

NumPy之:NumPy简介教程

NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...2操作，可以看到，使用NumPy的效率是Python的几十倍，如果在大型数据项目中这个效率会造成非常大的性能影响。...[4, 5, 6, 7]]]) >>> array_example.ndim 3 ndarray.size 用来统计数组中的元素个数： >>> array_example.size...C表示按照C的index方式进行排序，F表示按照Fortran的index方式进行排序。A表示自动选择。在Fortran中，当移动存储在内存中的二维数组的元素时，第一个索引是变化最快的索引。...当第一个索引更改时移动到下一行时，矩阵一次存储一列。另一方面，在C中，最后一个索引变化最快。

1.2K3 0

NumPy 1.26 中文官方指南（二）

如何获取唯一项和计数本节包括 np.unique() 你可以通过np.unique轻松找到数组中的唯一元素。...4 5 6 7 12 13 14] 你可以在np.unique()中传递return_counts参数以及你的数组来获得 NumPy 数组中唯一值的频率计数。...对于一个四列数组，你将获得四个值作为结果。阅读更多关于数组方法的信息。创建矩阵你可以传递 Python 的列表列表来创建一个代表它们的 2-D 数组（或“矩阵”）在 NumPy 中表示。...如何获取唯一项和计数本节介绍 np.unique() 你可以使用np.unique轻松找到数组中的唯一元素。...4 5 6 7 12 13 14] 你可以在np.unique()中传递return_counts参数和数组一起，以获取 NumPy 数组中唯一值的频次计数。

3541 0

NumPy之:NumPy简介教程

NumPy库主要包含多维数组和矩阵数据结构。它为ndarray（一个n维数组对象）提供了对其进行有效操作的方法。 NumPy可以用于对数组执行各种数学运算。...2操作，可以看到，使用NumPy的效率是Python的几十倍，如果在大型数据项目中这个效率会造成非常大的性能影响。...[4, 5, 6, 7]]]) 复制代码 >>> array_example.ndim 3 复制代码 ndarray.size 用来统计数组中的元素个数...C表示按照C的index方式进行排序，F表示按照Fortran的index方式进行排序。A表示自动选择。在Fortran中，当移动存储在内存中的二维数组的元素时，第一个索引是变化最快的索引。...当第一个索引更改时移动到下一行时，矩阵一次存储一列。另一方面，在C中，最后一个索引变化最快。

7893 0

Numpy基础操作学习笔记

#数组的矩阵积（matrix product） #数组的索引与切片 #数组转置与轴对换 #通用函数：快速的元素级数组函数 #聚合函数 #np.where函数 #np.unique函数 #-------...（matrix product）-------- #两个二维矩阵（多维数组即矩阵）满足第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同，那么可以进行矩阵乘法，即矩阵积，矩阵积不是元素级的运算 #两个矩阵相乘结果所得到的的数组中每个元素为...----------- #多维数组的索引 #NumPy中数组的切片 #布尔型索引 #花式索引 #获取Narray数组切片 a=np.array([ [ [1,2],...值，即大于等于该值的最小整数 #floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 #rint 将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype #modf 将数组的小数位和整数部分以两个独立数组的形式返回...(a)) #['桔子' '橘子' '苹果' '香蕉'] for b in np.unique(a): print(b) #数组数据文件读写 #将数组以二进制格式保存到磁盘 a=np.arange

6433 0

python的numpy入门简介

floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最小整数。 rint 将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype。 modf 将数组的小数部分与整数部分以两个独立数组的形式返还。...NumPy的ndarray 快速的元素级数组函数 • 二元函数 I 类型说明 add 将数组中对应的元素相加 subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 multiply 数组元素相乘 divide...mod 元素级的求模计算 • 例子代码: universal_functions.py 类型说明 copysign 将第二个数组中的符号复制给第一个数组中的值 greater, greater_equal...数组文件的输入输出 • 将数组以二进制格式保存到磁盘 • 存取文本文件读取csv文件做为数组 arr = np.loadtxt('array.txt', delimiter = ',') #arr...函数 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线元素），获将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0）。

1.4K3 0

Python 数据处理：NumPy库

你可以传入一个以逗号隔开的索引列表来选取单个元素。...print(arr2d[0,2]) 二维数组的索引方式，轴0作为行，轴1作为列：在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据...假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。...arr) print(np.load('some_array.npy')) 通过np.savez可以将多个数组保存到一个未压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可： import numpy...：函数描述 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线）元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为O) dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和 det 计算矩阵行列式 eig

5.7K1 1

如果不懂Numpy，请别说自己是Python程序员

最终，我把顶点数量删减到两万左右，以兼顾模型质量和响应速度，才勉强交付了这个任务。从此我开始怀疑 python 的性能，甚至一度怀疑 python 是否还是我的首选工具。...矢量化可以理解为代码中没有显式的循环、索引等，广播可以理解为隐式地对每个元素实施操作。矢量化和广播理解起来有点抽象，我们还是举个栗子来说明一下吧。...总结：矢量化代码更简洁，更易于阅读更少的代码行通常意味着更少的错误代码更接近于标准的数学符号矢量化代码更 pythonic 2. dtype AND shape 子曰：找对象先了解品行，学对象先了解属性...array([15, 19, 23]) 提示：对多维数组切片或索引得到的结果，维度不是确定的。...(a) [3] 返回数组中满足给定条件的元素的索引 numpy.where(condition[, x, y]) 应用示例： >>> a = np.arange(10) >>> a array([0,

1.9K0 0

数据分析之numpy

数组 + 数组对应元素相加数组 + 数字分别相加,相乘,相除一维 + 多维按行分别相加每行的元素个数相同多维 + 多维对应元素分别相加多维 * 多维形状相同对应元素分别相乘...)：将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回，参数是 number 或 ndarray isnan(x): 判断元素是否为 NaN(Not a Number)，返回bool，参数是 number..., axis])：最大值的下标索引值，参数是 number 或 ndarray np.argmin(x [, axis])：最小值的下标索引值，参数是 number 或 ndarray np.cumsum...函数三目运算符如果符合条件结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于20的元素替换成666...np.where(ndarray3 < 17, 100, ndarray3), ndarray3) 按条件筛选元素矩阵名[矩阵名>数值] 对矩阵元素进行筛选，以列表形似返回符合条件的元素 newArr

1.3K1 0

numpy科学计算包的使用2

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级利用数组进行数据处理将条件逻辑表述为数组运算传统方式缺点：列表推导的局限性纯Python代码，速度不够快。...sum对True值计数 any和all测试布尔型数组，对于非布尔型数组，所有非0元素将会被当做True import numpy as np import numpy.random as np_random...(names)) ints = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 4, 4]) print(np.unique(ints)) print('查找数组元素是否在另一数组')...values = np.array([6, 0, 0, 3, 2, 5, 6]) print(np.in1d(values, [2, 3, 6])) 数组文件的输入输出将数组以二进制格式保存到磁盘

1.8K12 0

numpy总结

numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...numpy.concatenate((A,B,B,A),axis=0)也是合并矩阵，axis=0表示垂直合并，- axis=1表示水平合并 numpy.dstack(())深度组合，将互不相干的...()取到数组中位数 numpy.msort()排序数组 numpy.var()统计数组的方差 numpy.diff()返回数组相邻值的差值组成的数组 numpy.log(...np.linalg.pinv()求解广义逆矩阵 np.linalg.det(A)计算矩阵的行列式 np.linalg.fftshift()FFT输出中的直流分量移动到频谱的中央...np.assert_array_less()比较一个数组每个元素是否大于另一个数组的对应索引的每个元素，抛出异常 numpy中要注意的几个地方: 切片不会复制原数组，而是生成原数组的视图

1.6K2 0

牛！NumPy团队发了篇Nature

0 首先要知道Numpy是啥文献摘要数组编程为访问和操作矢量、矩阵和高维数组中的数据提供了强大的语法。 NumPy是Python语言的主要数组编程库。...Strides是将线性存储元素的计算机内存解释为多维数组所必需的，描述了在内存中向前移动的字节数，以便从行跳到行，从列跳到列等等。...索引数组将返回满足特定条件的单个元素、子数组或元素(b)。数组甚至可以使用其他数组进行索引(c)。只要有可能，检索子数组的索引就会返回原始数组的“视图”，以便在两个数组之间共享数据。...一个例子是向数组添加标量值，但是广播也可以推广到更复杂的例子，比如缩放数组的每一列或生成坐标网格。在广播中，一个或两个数组被虚拟复制(即不复制存储器中的任何数据)，使得操作数的形状匹配(d)。...在过去的几年里，该项目吸引了它的第一个资助开发，由摩尔和斯隆基金会赞助，并作为陈-扎克伯格倡议的开源软件要点计划的一部分获得了一个奖项。

1.8K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭