Numpy 数组对象无 'unique' 属性

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。