Valeurs uniques avec NumPy
unique réduit un array à ses valeurs différentes.
Qu’est-ce que Valeurs uniques avec NumPy ?
unique réduit un array à ses valeurs différentes.
Trouver les valeurs distinctes et leurs fréquences.
Quand l’utiliser ?
- Effectuer des calculs vectorisés.
- Traiter tableaux, matrices et données scientifiques.
- Préparer des données pour la data science.
Code d’exemple
main.py
import numpy as np
values = np.array([3, 1, 3, 2, 1, 3])
unique, counts = np.unique(values, return_counts=True)
print(dict(zip(unique, counts)))Résultat attendu
{1: 2, 2: 1, 3: 3}Fonctionnement
return_counts fournit le nombre d’occurrences parallèlement aux valeurs triées.
Modifiez les valeurs et exécutez le programme avec le compilateur Python en ligne CodeUtility, sans installation locale.
Exercices pratiques
Modifiez les entrées et testez les cas limites avant d’utiliser des données plus volumineuses.
- Modifiez shape et dtype.
- Testez nombres négatifs, décimaux et valeurs manquantes.
- Mesurez les performances sur un tableau plus grand.