numpy.ma.unique#

ma.уникальный(ar1, return_index=False, return_inverse=False)[источник]#

Находит уникальные элементы массива.

Маскированные значения считаются одним и тем же элементом (маскированным). Выходной массив всегда является маскированным массивом. См. numpy.unique для получения дополнительной информации.

Смотрите также

numpy.unique

Эквивалентная функция для ndarrays.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = [1, 2, 1000, 2, 3]
>>> mask = [0, 0, 1, 0, 0]
>>> masked_a = np.ma.masked_array(a, mask)
>>> masked_a
masked_array(data=[1, 2, --, 2, 3],
            mask=[False, False,  True, False, False],
    fill_value=999999)
>>> np.ma.unique(masked_a)
masked_array(data=[1, 2, 3, --],
            mask=[False, False, False,  True],
    fill_value=999999)
>>> np.ma.unique(masked_a, return_index=True)
(masked_array(data=[1, 2, 3, --],
            mask=[False, False, False,  True],
    fill_value=999999), array([0, 1, 4, 2]))
>>> np.ma.unique(masked_a, return_inverse=True)
(masked_array(data=[1, 2, 3, --],
            mask=[False, False, False,  True],
    fill_value=999999), array([0, 1, 3, 1, 2]))
>>> np.ma.unique(masked_a, return_index=True, return_inverse=True)
(masked_array(data=[1, 2, 3, --],
            mask=[False, False, False,  True],
    fill_value=999999), array([0, 1, 4, 2]), array([0, 1, 3, 1, 2]))