Numpy 数组对象无 'unique' 属性
在 Numpy 中,'unique' 属性用于返回一个独特的元素序列。然而,需要注意的是,这个属性并不存在。
为什么 Numpy 数组对象没有 'unique' 属性?在 Numpy 中,'unique' 属性并不存在于数组对象中。这是因为 Numpy 的 'unique' 属性实际上是一个名为 '_' 的内部属性,用于返回一个包含所有不同元素的序列。这个属性并不显示在 Numpy 的输出中,因此并不需要显式地指定它。
那么,我们该如何使用 Numpy 数组对象呢?如果需要一个独特的元素序列,可以通过将数组长度设置为 1 来获得。例如:
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
unique_array = my_array[:1] # 获取数组长度为 1 的数组
unique_array = np.array(unique_array)[np.newaxis] # 创建一个与数组长度相同的数组
另外,如果需要一个与数组长度相同的元素序列,可以通过将数组长度设置为 2 来获得。例如:
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
double_array = my_array[::2] # 获取数组长度为 2 的数组
总结
在 Numpy 中,'unique' 属性并不存在。如果需要一个独特的元素序列,可以通过将数组长度设置为 1 或 2 来获得。如果您需要一个与数组长度相同的元素序列,可以通过将数组长度设置为 2 来获得。
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