Python

Truco Python: identificar filas o columnas únicas en numpy

Numpy ofrece la función np.unique() para identificar los elementos únicos dentro de un array. Una función que es muy útil. Pero lo que mucha gente no sabe es que se puede utilizar no solo para identificar los elementos únicos dentro de un array, sino que también para identificar filas o columnas únicas en los objetos bidimensionales.

Para identificar las filas o columnas únicas mediante la función np.unique() se tiene que utilizar el parámetro axis. Con el que se le indica el eje de los objetos bidimensionales en los que debe buscar los elementos únicos. Así para identificar las filas únicas de un array se debería escribir

np.unique(data, axis=1)

Mientas que para obtener las columnas se debería de escribir

np.unique(data, axis=0)

Lo que se muestra en el siguiente código.

import numpy as np

data = np.array([[1, 2],[2, 2], [1, 2], [1, 1], [1, 2]])

np.unique(data, axis=0)
array([[1, 1],
       [1, 2],
       [2, 2]])

Obteniendo en el ejemplo como resultado solamente las tres filas que son únicas de las cinco originales. Siendo este una función que puede resultar bastante útil a la hora de realizar múltiples análisis.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Daniel Rodríguez

Share
Published by
Daniel Rodríguez
Tags: NumPyTruco

Recent Posts

Visualización de datos con Pyjanitor y Matplotlib o Seaborn: Potenciando el análisis visual

La visualización de datos es una parte clave del análisis de datos y comunicación de…

1 día ago

Desmitificando Elliptic Envelope: Una exploración de la detección de anomalías con estimación de covarianza elíptica

Entre los algoritmos de Machine Learning para la detección de anomalías Elliptic Envelope destaca por…

4 días ago

Integración de Auth0 en una aplicación Express

La autenticación de los usuarios es un parte fundamental para cualquier aplicación o servicio en…

6 días ago

Tres libros para celebrar el Día del Libro aprendiendo sobre Machine Learning

Hoy es el día del libro. Qué mejor manera de celebrar este día que recomendar…

1 semana ago

Transformación de datos con Pyjanitor: Potenciando el análisis de datos

La transformación de los datos es una fase crucial en cualquier proyecto de ciencia de…

1 semana ago

La distancia de Mahalanobis

Dentro del aprendizaje automático, es habitual tener que trabajar con conjuntos de datos multidimensionales donde…

2 semanas ago

This website uses cookies.