NumPyのunique関数は、配列からユニークな要素を取得するための強力なツールです。この関数は、配列内のユニークな要素をソートした新しい配列を返します。
以下に、numpy.unique関数の基本的な使用方法を示します。
import numpy as np
# 1次元配列
arr = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3])
unique_values = np.unique(arr)
print(unique_values) # 出力: array([1, 2, 3])
# 2次元配列
arr_2d = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
unique_rows = np.unique(arr_2d, axis=0)
print(unique_rows) # 出力: array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]])
このように、numpy.unique関数は、1次元配列だけでなく、2次元配列のユニークな行を取得するのにも使用できます。
また、numpy.unique関数には、return_index、return_inverse、return_countsといったオプションもあります。これらのオプションを使用すると、ユニークな要素のインデックス、元の配列を再構築するためのインデックス、各ユニークな要素が元の配列に何回出現するかを取得することができます。
以上が、NumPyを使ったPythonでのユニークな値の取得についての基本的なガイドです。この情報がPythonとNumPyを使ったデータ分析に役立つことを願っています。