NumPy數組操作
Numpy 中包含了一些函數用於處理數組,大概可分爲以下幾類:
- 修改數組形狀
- 翻轉數組
- 修改數組維度
- 連接數組
- 分割數組
- 數組元素的添加與刪除
修改數組形狀
函數 | 描述 |
---|---|
reshape | 不改變數據的條件下修改形狀 |
flat | 數組元素迭代器 |
flatten | 返回一份數組拷貝,對拷貝所做的修改不會影響原始數組 |
ravel | 返回展開數組 |
numpy.reshape
numpy.reshape 函數可以在不改變數據的條件下修改形狀,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’)
- arr:要修改形狀的數組
- newshape:整數或者整數數組,新的形狀應當兼容原有形狀
- order:order:‘C’ – 按行,‘F’ – 按列,‘A’ – 原順序,‘k’ – 元素在內存中的出現順序。
實例:
import numpy as np
a = np.arange(8)
print('原始數組:')
print(a)
print('\n')
b = a.reshape(4,2)
print('修改後的數組:')
print(b)
輸出結果如下:
原始數組:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改後的數組:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
numpy.ndarray.flat
numpy.ndarray.flat是一個數組元素迭代器,實例如下:
實例:
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print('原始數組:')
for row in a:
print(row)
# 對數組中每個元素都進行處理,可以使用flat屬性,該屬性是一個數組元素迭代器:
print('迭代後的數組:')
for element in a.flat:
print(element)
輸出結果如下:
原始數組:
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
迭代後的數組:
0
1
2
3
4
5
6
7
8
numpy.ndarray.flatten
numpy.ndarray.flatten 返回一份數組拷貝,對拷貝所做的修改不會影響原始數組,格式如下:
ndarray.flatten(order='C')
參數說明:
order:‘C’–按行,‘F’–按列,‘A’–原順序,‘K’–元素在內存中的出現順序。
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2, 4)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
# 默認按行
print('展開的數組:')
print(a.flatten())
print('\n')
print('以 F 風格順序展開的數組:')
print(a.flatten(order='F'))
輸出結果如下:
原數組:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
展開的數組:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 風格順序展開的數組:
[0 4 1 5 2 6 3 7]
numpy.ravel
numpy.ravel() 展平的數組元素,順序通常是"C風格",返回的是數組視圖(view,有點類似 C/C++引用reference的意味),修改會影響原始數組。
該函數接收兩個參數:
numpy.ravel(a, order='C')
參數說明:
order:‘C’ – 按行,‘F’ – 按列,‘A’ – 原順序,‘K’ – 元素在內存中的出現順序。
實例:
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2, 4)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
print('調用 ravel 函數之後:')
print(a.ravel())
print('\n')
print('以 F 風格順序調用 ravel 函數之後:')
print(a.ravel(order='F'))
運行結果:
原數組:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
調用 ravel 函數之後:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 風格順序調用 ravel 函數之後:
[0 4 1 5 2 6 3 7]
翻轉數組:
函數 | 描述 |
---|---|
transpose | 對換數組的維度 |
ndarray.T | 和self.transpose()相同 |
rollaxis | 向後滾動指定的軸 |
swapaxes | 對換數組的兩個軸 |
numpy.transpose
numpy.transpose 函數用於對換數組的維度,格式如下:
numpy.transpose(arr, axes)
參數說明:
- arr:要操作的數組
- axes:整數列表,對應維度,通常所有維度都會對換。
實例:
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
print('對換數組:')
print(np.transpose(a))
輸出結果如下:
原數組:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
對換數組:
[[ 0 4 8]
[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]]
numpy.ndarray.T 類似 numpy.transpose:
實例:
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
print('轉置數組:')
print(a.T)
輸出結果如下:
原數組:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
轉置數組:
[[ 0 4 8]
[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]]
numpy.rollaxis
numpy.rollaxis 函數向後滾動特定的軸到一個特定位置,格式如下:
numpy.rollaxis(arr, axis, start)
參數說明:
- arr:數組
- axis:要向後滾動的軸,其它軸的相對位置不會改變
- start:默認爲零,表示完整的滾動。會滾動到特定位置。
實例:
import numpy as np
# 創建了三維的 ndarray
a = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
# 將軸 2 滾動到軸 0(寬度到深度)
print('調用 rollaxis 函數:')
print(np.rollaxis(a, 2))
# 將軸 0 滾動到軸 1:(寬度到高度)
print('\n')
print('調用 rollaxis 函數:')
print(np.rollaxis(a, 2, 1))
輸出結果如下:
原數組:
[[[0 1]
[2 3]]
[[4 5]
[6 7]]]
調用 rollaxis 函數:
[[[0 2]
[4 6]]
[[1 3]
[5 7]]]
調用 rollaxis 函數:
[[[0 2]
[1 3]]
[[4 6]
[5 7]]]
numpy.swapaxes
numpy.swapaxes 函數用於交換數組的兩個軸,格式如下:
numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
- arr:輸入的數組
- axis1:對應第一個軸的整數
- axis2:對應第二個軸的整數
實例:
import numpy as np
#創建了三維的ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
#現在交換軸0(深度方向)到軸2(寬度方向)
print('調用swapaxes函數後的數組:')
print(np.swapaxes(a,2,0))
輸出結果如下:
原數組:
[[[0 1]
[2 3]]
[[4 5]
[6 7]]]
調用swapaxes函數後的數組:
[[[0 4]
[2 6]]
[[1 5]
[3 7]]]
修改數組維度
維度 | 描述 |
---|---|
broadcast | 產生模仿廣播的對象 |
broadcast_to | 將數組廣播到新形狀 |
expand_dims | 擴展數組的形狀 |
squeeze | 從數組的形狀中刪除一維條目 |
numpy.broadcast
numpy.broadcast 用於模仿廣播的對象,它返回一個對象,該對象封裝了將一個數組廣播到另一個數組的結果。
該函數使用兩個數組作爲輸入參數,如下實例:
import numpy as np
x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])
# 對 y 廣播 x
b = np.broadcast(x,y)
# 它擁有 iterator 屬性,基於自身組件的迭代器元組
print ('對 y 廣播 x:')
r,c = b.iters
# Python3.x 爲 next(context) ,Python2.x 爲 context.next()
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')
# shape 屬性返回廣播對象的形狀
print ('廣播對象的形狀:')
print (b.shape)
print ('\n')
# 手動使用 broadcast 將 x 與 y 相加
b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)
print ('手動使用 broadcast 將 x 與 y 相加:')
print (c.shape)
print ('\n')
c.flat = [u + v for (u,v) in b]
print ('調用 flat 函數:')
print (c)
print ('\n')
# 獲得了和 NumPy 內建的廣播支持相同的結果
print ('x 與 y 的和:')
print (x + y)
輸出結果爲:
對 y 廣播 x:
1 4
1 5
廣播對象的形狀:
(3, 3)
手動使用 broadcast 將 x 與 y 相加:
(3, 3)
調用 flat 函數:
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]
x 與 y 的和:
[[5 6 7]
[6 7 8]
[7 8 9]]
numpy.broadcast_to
numpy.broadcast_to 函數將數組廣播到新形狀。它在原始數組上返回只讀視圖。 它通常不連續。 如果新形狀不符合 NumPy 的廣播規則,該函數可能會拋出ValueError。
numpy.broadcast_to(array, shape, subok)
實例:
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape(1,4)
print('原數組:')
print(a)
print('\n')
print('調用broadcast_to函數之後:')
print(np.broadcast_to(a,(4,4)))
輸出結果爲:
原數組:
[[0 1 2 3]]
調用broadcast_to函數之後:
[[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]
numpy.expand_dims
numpy.expand_dims 函數通過在指定位置插入新的軸來擴展數組形狀,函數格式如下:
numpy.expand_dims(arr, axis)
參數說明:
- arr:輸入數組
- axis:新軸插入的位置
import numpy as np
x = np.array(([1, 2], [3, 4]))
print('數組 x:')
print(x)
print('\n')
y = np.expand_dims(x, axis=0)
print('數組 y:')
print(y)
print('\n')
print('數組 x 和 y 的形狀:')
print(x.shape, y.shape)
print('\n')
# 在位置 1 插入軸
y = np.expand_dims(x, axis=1)
print('在位置 1 插入軸之後的數組 y:')
print(y)
print('\n')
print('x.ndim 和 y.ndim:')
print(x.ndim, y.ndim)
print('\n')
print('x.shape 和 y.shape:')
print(x.shape, y.shape)
輸出結果爲:
數組 x:
[[1 2]
[3 4]]
數組 y:
[[[1 2]
[3 4]]]
數組 x 和 y 的形狀:
(2, 2) (1, 2, 2)
在位置 1 插入軸之後的數組 y:
[[[1 2]]
[[3 4]]]
x.ndim 和 y.ndim:
2 3
x.shape 和 y.shape:
(2, 2) (2, 1, 2)
numpy.squeeze
numpy.squeeze 函數從給定數組的形狀中刪除一維的條目,函數格式如下:
numpy.squeeze(arr, axis)
參數說明:
- arr:輸入數組
- axis:整數或整數元組,用於選擇形狀中一維條目的子集
import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(1, 3, 3)
print('數組 x:')
print(x)
print('\n')
y = np.squeeze(x)
print('數組 y:')
print(y)
print('\n')
print('數組 x 和 y 的形狀:')
print(x.shape, y.shape)
輸出結果爲:
數組 x:
[[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]]
數組 y:
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
數組 x 和 y 的形狀:
(1, 3, 3) (3, 3)
連接數組
函數 | 描述 |
---|---|
concatenate | 連接沿現有軸的數組序列 |
stack | 沿着新的軸加入一系列數組。 |
hstack | 水平堆疊序列中的數組(列方向) |
vstack | 豎直堆疊序列中的數組 (行方向) |
numpy.concatenate
numpy.concatenate 函數用於沿指定軸連接相同形狀的兩個或多個數組,格式如下:
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
參數說明:
- a1,a2,…:相同類型的數組
- axis:沿着它連接數組的軸,默認爲0
實例:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print('第一個數組:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print('第二個數組:')
print(b)
print('\n')
# 兩個數組的維度相同
print('沿軸 0 連接兩個數組:')
print(np.concatenate((a, b)))
print('\n')
print('沿軸 1 連接兩個數組:')
print(np.concatenate((a, b), axis=1))
輸出結果爲:
第一個數組:
[[1 2]
[3 4]]
第二個數組:
[[5 6]
[7 8]]
沿軸 0 連接兩個數組:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
沿軸 1 連接兩個數組:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
numpy.stack
numpy.stack 函數用於沿新軸連接數組序列,格式如下:
numpy.stack(arrays, axis)
參數說明:
- arrays相同形狀的數組序列
- axis:返回數組中的軸,輸入數組沿着它來堆疊
實例:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二個數組:')
print (b)
print ('\n')
print ('沿軸 0 堆疊兩個數組:')
print (np.stack((a,b),0))
print ('\n')
print ('沿軸 1 堆疊兩個數組:')
print (np.stack((a,b),1))
輸出結果如下:
第一個數組:
[[1 2]
[3 4]]
第二個數組:
[[5 6]
[7 8]]
沿軸 0 堆疊兩個數組:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
沿軸 1 堆疊兩個數組:
[[[1 2]
[5 6]]
[[3 4]
[7 8]]]
numpy.hstack
numpy.hstack 是 numpy.stack 函數的變體,它通過水平堆疊來生成數組。
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二個數組:')
print (b)
print ('\n')
print ('水平堆疊:')
c = np.hstack((a,b))
print (c)
print ('\n')
輸出結果如下:
第一個數組:
[[1 2]
[3 4]]
第二個數組:
[[5 6]
[7 8]]
水平堆疊:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
numpy.vstack
numpy.vstack 是 numpy.stack 函數的變體,它通過垂直堆疊來生成數組。
實例:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print('第一個數組:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print('第二個數組:')
print(b)
print('\n')
print('豎直堆疊:')
c = np.vstack((a, b))
print(c)
輸出結果爲:
第一個數組:
[[1 2]
[3 4]]
第二個數組:
[[5 6]
[7 8]]
豎直堆疊:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
分割數組
函數 | 數組及操作 |
---|---|
split | 將一個數組分割爲多個子數組 |
hsplit | 將一個數組水平分割爲多個子數組(按列) |
vsplit | 將一個數組垂直分割爲多個子數組(按行) |
numpy.split
numpy.split 函數沿特定的軸將數組分割爲子數組,格式如下:
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
參數說明:
- ary:被分割的數組
- indices_or_sections:果是一個整數,就用該數平均切分,如果是一個數組,爲沿軸切分的位置(左開右閉)
- axis:沿着哪個維度進行切向,默認爲0,橫向切分。爲1時,縱向切分
實例:
import numpy as np
a = np.arange(9)
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
print ('將數組分爲三個大小相等的子數組:')
b = np.split(a,3)
print (b)
print ('\n')
print ('將數組在一維數組中表明的位置分割:')
b = np.split(a,[4,7])
print (b)
輸出結果爲:
第一個數組:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
將數組分爲三個大小相等的子數組:
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
將數組在一維數組中表明的位置分割:
[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]
numpy.hsplit
numpy.hsplit 函數用於水平分割數組,通過指定要返回的相同形狀的數組數量來拆分原數組。
import numpy as np
# 生成一個2行,6列的數組
harr = np.floor(10 * np.random.random((2,6)))
print('原array:')
print(harr)
print('拆分後:')
print(np.hsplit(harr,3))
輸出結果爲:
原array:
[[2. 2. 6. 4. 6. 7.]
[0. 9. 2. 8. 3. 5.]]
拆分後:
[array([[2., 2.],
[0., 9.]]), array([[6., 4.],
[2., 8.]]), array([[6., 7.],
[3., 5.]])]
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直軸分割,其分割方式與hsplit用法相同。
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print('第一個數組:')
print(a)
print('\n')
print('豎直分割:')
b = np.vsplit(a,2)
print(b)
輸出結果爲:
第一個數組:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
豎直分割:
[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])]
數組元素的添加與刪除
函數 | 元素及描述 |
---|---|
resize | 返回指定形狀的新數組 |
append | 將值添加到數組末尾 |
insert | 沿指定軸將值插入到指定下標之前 |
delete | 刪掉某個軸的子數組,並返回刪除後的新數組 |
unique | 查找數組內的唯一元素 |
numpy.resize
numpy.resize 函數返回指定大小的新數組。
如果新數組大小大於原始大小,則包含原始數組中的元素的副本。
numpy.resize(arr, shape)
參數說明:
- arr:要修改大小的數組
- shape:返回數組的新形狀
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
print ('第一個數組的形狀:')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
print ('第二個數組:')
print (b)
print ('\n')
print ('第二個數組的形狀:')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重複出現,因爲尺寸變大了
print ('修改第二個數組的大小:')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)
輸出結果爲:
第一個數組:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
第一個數組的形狀:
(2, 3)
第二個數組:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
第二個數組的形狀:
(3, 2)
修改第二個數組的大小:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]
numpy.append
numpy.append 函數在數組的末尾添加值。 追加操作會分配整個數組,並把原來的數組複製到新數組中。 此外,輸入數組的維度必須匹配否則將生成ValueError。
append 函數返回的始終是一個一維數組。
numpy.append(arr, values, axis=None)
參數說明:
- arr:輸入數組
- values:要向arr添加的值,需要和arr形狀相同(除了要添加的軸)
- axis:默認爲 None。當axis無定義時,是橫向加成,返回總是爲一維數組!當axis有定義的時候,分別爲0和1的時候。當axis有定義的時候,分別爲0和1的時候(列數要相同)。當axis爲1時,數組是加在右邊(行數要相同)。
實例:
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
print ('向數組添加元素:')
print (np.append(a, [7,8,9]))
print ('\n')
print ('沿軸 0 添加元素:')
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
print ('\n')
print ('沿軸 1 添加元素:')
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))
輸出結果爲:
第一個數組:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
向數組添加元素:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
沿軸 0 添加元素:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
沿軸 1 添加元素:
[[1 2 3 5 5 5]
[4 5 6 7 8 9]]
numpy.insert
numpy.insert 函數在給定索引之前,沿給定軸在輸入數組中插入值。
如果值的類型轉換爲要插入,則它與輸入數組不同。 插入沒有原地的,函數會返回一個新數組。 此外,如果未提供軸,則輸入數組會被展開。
numpy.insert(arr, obj, values, axis)
參數說明:
- arr:輸入數組
- obj:在其之前插入值的索引
- values:要插入的值
- axis:沿着它插入的軸,如果未提供,則輸入數組會被展開
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print('第一個數組:')
print(a)
print('\n')
print('未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。')
print(np.insert(a, 3, [11, 12]))
print('\n')
print('傳遞了 Axis 參數。 會廣播值數組來配輸入數組。')
print('沿軸 0 廣播:')
print(np.insert(a, 1, [11], axis=0))
print('\n')
print('沿軸 1 廣播:')
print(np.insert(a, 1, 11, axis=1))
輸出結果如下:
第一個數組:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。
[ 1 2 3 11 12 4 5 6]
傳遞了 Axis 參數。 會廣播值數組來配輸入數組。
沿軸 0 廣播:
[[ 1 2]
[11 11]
[ 3 4]
[ 5 6]]
沿軸 1 廣播:
[[ 1 11 2]
[ 3 11 4]
[ 5 11 6]]
numpy.delete
numpy.delete 函數返回從輸入數組中刪除指定子數組的新數組。 與 insert() 函數的情況一樣,如果未提供軸參數,則輸入數組將展開。
Numpy.delete(arr,obj,axis)
參數說明:
- arr:輸入數組
- obj:可以被切片,整數或者整數數組,表明要從輸入數組刪除的子數組
- axis:沿着它刪除給定子數組的軸,如果未提供,則輸入數組會被展開
實例:
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('第一個數組:')
print (a)
print ('\n')
print ('未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。')
print (np.delete(a,5))
print ('\n')
print ('刪除第二列:')
print (np.delete(a,1,axis = 1))
print ('\n')
print ('包含從數組中刪除的替代值的切片:')
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))
輸出結果爲:
第一個數組:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。
[ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11]
刪除第二列:
[[ 0 2 3]
[ 4 6 7]
[ 8 10 11]]
包含從數組中刪除的替代值的切片:
[ 2 4 6 8 10]
numpy.unique
numpy.unique 函數用於去除數組中的重複元素。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
- arr:輸入數組,如果不是一維數組則會展開
- return_index:如果爲true,返回新列表元素在舊列表中的位置(下標),並以列表形式儲
- return_inverse:如果爲true,返回舊列表元素在新列表中的位置(下標),並以列表形式儲
- return_counts:如果爲true,返回去重數組中的元素在原數組中的出現次數
實例:
import numpy as np
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print('第一個數組:')
print(a)
print('\n')
print('第一個數組的去重值:')
u = np.unique(a)
print(u)
print('\n')
print('去重數組的索引數組:')
u,indices = np.unique(a,return_index=True)
print(u)
#即:留下來的元素在原來數組中的值
print(indices)
print('\n')
print('我們可以看到每個和原數組下標對應的數值:')
print(a)
print('\n')
print('去重數組的下標:')
u,indices = np.unique(a,return_inverse=True)
print(u)
print('\n')
print('下標爲(表示:[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9],在u中的位置):')
print(indices)
print('\n')
print('使用下標重構原數組(通過u和在u中的座標重新構造原來的數組):')
print(u[indices])
print('返回去重元素的重複數量:')
u,indices = np.unique(a,return_counts=True)
print(u)
# 表示u中出現了重複了元素的次數
print(indices)
輸出結果爲:
第一個數組:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
第一個數組的去重值:
[2 5 6 7 8 9]
去重數組的索引數組:
[2 5 6 7 8 9]
[1 0 2 4 7 9]
我們可以看到每個和原數組下標對應的數值:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
去重數組的下標:
[2 5 6 7 8 9]
下標爲(表示:[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9],在u中的位置):
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]
使用下標重構原數組(通過u和在u中的座標重新構造原來的數組):
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
返回去重元素的重複數量:
[2 5 6 7 8 9]
[3 2 2 1 1 1]