np.uniqueの基本的な使い方
PythonのNumPyライブラリには、配列からユニークな要素を取得するための関数np.unique
があります。この関数は、入力として配列を受け取り、その配列のユニークな要素を返します。また、この関数は要素をソートするため、出力されるユニークな要素はソートされた順序で表示されます。
以下に、np.unique
の基本的な使い方を示します。
import numpy as np
# 入力配列を定義します。
arr = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7])
# np.uniqueを使用してユニークな要素を取得します。
unique_elements = np.unique(arr)
print(unique_elements)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
[1 2 3 4 5 6 7]
これは、入力配列arr
のユニークな要素をソートした結果です。np.unique
は、重複する要素を削除し、残った要素をソートするため、配列からユニークな要素を取得するのに非常に便利な関数です。ただし、元の配列の順序は保持されません。順序を保持したい場合は、別の方法を使用する必要があります。それについては、次のセクションで説明します。
要素数順に並び替える方法
Pythonでは、要素の出現回数に基づいて配列を並び替えることができます。これは、collections
モジュールのCounter
クラスを使用して行うことができます。以下に、その方法を示します。
from collections import Counter
# 入力配列を定義します。
arr = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
# Counterオブジェクトを作成します。
counter = Counter(arr)
# 要素の出現回数に基づいて並び替えます。
sorted_elements = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(sorted_elements)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
[('banana', 3), ('apple', 2), ('orange', 1)]
これは、入力配列arr
の各要素とその出現回数をタプルとして表示したものです。sorted_elements
は、出現回数が多い順に要素を並べたリストです。
この方法を使用すると、要素の出現回数に基づいて配列を並び替えることができます。ただし、この方法では元の配列の順序は保持されません。順序を保持したい場合は、別の方法を使用する必要があります。それについては、次のセクションで説明します。
collections.Counterを使った方法
Pythonのcollections
モジュールのCounter
クラスは、要素の出現回数をカウントするのに便利なツールです。また、Counter
クラスは、元の順序を保持したままユニークな要素を取得するのにも使用できます。
以下に、その方法を示します。
from collections import Counter
# 入力配列を定義します。
arr = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana']
# Counterオブジェクトを作成します。
counter = Counter(arr)
# 順序を保持したままユニークな要素を取得します。
unique_elements = list(counter.keys())
print(unique_elements)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
['apple', 'banana', 'orange']
これは、入力配列arr
のユニークな要素を、元の順序を保持したまま表示したものです。Counter
クラスのkeys
メソッドは、Counter
オブジェクトのキー(つまり、ユニークな要素)を返します。そして、list
関数を使用して、これらのキーをリストに変換します。
この方法を使用すると、元の順序を保持したままユニークな要素を取得することができます。ただし、この方法では要素の出現回数に基づいて配列を並び替えることはできません。それについては、前のセクションで説明しました。
numpyのみでの実装
PythonのNumPyライブラリを使用して、元の順序を保持したままユニークな要素を取得する方法を紹介します。以下にその方法を示します。
import numpy as np
# 入力配列を定義します。
arr = np.array(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana'])
# np.uniqueを使用してユニークな要素とそのインデックスを取得します。
unique_elements, indices = np.unique(arr, return_index=True)
# インデックスの順序に基づいてユニークな要素を並び替えます。
unique_elements_in_order = unique_elements[np.argsort(indices)]
print(unique_elements_in_order)
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
['apple' 'banana' 'orange']
これは、入力配列arr
のユニークな要素を、元の順序を保持したまま表示したものです。np.unique
関数のreturn_index=True
オプションを使用すると、ユニークな要素の元の配列におけるインデックスも返されます。そして、np.argsort
関数を使用して、これらのインデックスを基にユニークな要素を並び替えます。
この方法を使用すると、NumPyのみを使用して、元の順序を保持したままユニークな要素を取得することができます。