Задайте вектор с повторным значением.

A = [9 2 9 5];

Найдите уникальные значения A.

C = unique(A)

C = 1×3

     2     5     9

Составьте таблицу с некоторыми повторными данными.

Name = {'Fred';'Betty';'Bob';'George';'Jane'};
Age = [38;43;38;40;38];
Height = [71;69;64;67;64];
Weight = [176;163;131;185;131];
A = table(Age,Height,Weight,'RowNames',Name)

A=5×3 table
              Age    Height    Weight
              ___    ______    ______

    Fred      38       71       176  
    Betty     43       69       163  
    Bob       38       64       131  
    George    40       67       185  
    Jane      38       64       131  

Найдите уникальные строки Aуникальный возвращает строки A в отсортированном порядке первой переменной Age и затем второй переменной Height.

C = unique(A)

C=4×3 table
              Age    Height    Weight
              ___    ______    ______

    Bob       38       64       131  
    Fred      38       71       176  
    George    40       67       185  
    Betty     43       69       163  

Найдите строки таблицы с уникальными значениями в первой переменной Age. Если вы только хотите, чтобы одна табличная переменная содержала уникальные значения, можно использовать индексы, возвращенные unique извлекать те строки из таблицы.

[C,ia] = unique(A.Age);
B = A(ia,:)

B=3×3 table
              Age    Height    Weight
              ___    ______    ______

    Fred      38       71       176  
    George    40       67       185  
    Betty     43       69       163  

Задайте вектор с повторным значением.

A = [9 2 9 5];

Найдите уникальные значения A и векторы индекса ia и ic, таким образом, что C = A(ia) и A = C(ic).

[C, ia, ic] = unique(A)

C = 1×3

     2     5     9

ia = 3×1

     2
     4
     1

ic = 4×1

     3
     1
     3
     2

Создайте 10 3 матрица с некоторыми повторными строками.

A = randi(3,10,3)

A = 10×3

     3     1     2
     3     3     1
     1     3     3
     3     2     3
     2     3     3
     1     1     3
     1     2     3
     2     3     2
     3     3     2
     3     3     1

Найдите уникальные строки A на основе данных в первых двух столбцах. Задайте три выходных параметров, чтобы возвратить векторы индекса ia и ic.

[C,ia,ic] = unique(A(:,1:2),'rows')

C = 7×2

     1     1
     1     2
     1     3
     2     3
     3     1
     3     2
     3     3

ia = 7×1

     6
     7
     3
     5
     1
     4
     2

ic = 10×1

     5
     7
     3
     6
     4
     1
     2
     4
     7
     7

Используйте ia индексировать в A и получите строки, которые имеют уникальные комбинации элементов в первых двух столбцах.

uA = A(ia,:)

uA = 7×3

     1     1     3
     1     2     3
     1     3     3
     2     3     3
     3     1     2
     3     2     3
     3     3     1

Найдите уникальные элементы в векторе и затем используйте accumarray чтобы считать число раз, каждый уникальный элемент появляется.

Создайте вектор случайных целых чисел от 1 до 5.

a = randi([1 5],200,1);

Найдите уникальные элементы в векторе. Возвратите векторы индекса ia и ic.

[C,ia,ic] = unique(a);

Считайте число раз каждым элементом в C появляется в a. Задайте ic как первый вход к accumarray и 1 как второй вход так, чтобы функциональные количества повторили индексы в ic. Обобщите результаты.

a_counts = accumarray(ic,1);
value_counts = [C, a_counts]

value_counts = 5×2

     1    46
     2    36
     3    38
     4    39
     5    41

Используйте setOrder аргумент, чтобы задать упорядоченное расположение значений в C.

Задайте 'stable' если вы хотите значения в C иметь тот же порядок как в A.

A = [9 2 9 5];
[C, ia, ic] = unique(A,'stable')

C = 1×3

     9     2     5

ia = 3×1

     1
     2
     4

ic = 4×1

     1
     2
     1
     3

В качестве альтернативы можно задать 'sorted' порядок.

[C, ia, ic] = unique(A,'sorted')

C = 1×3

     2     5     9

ia = 3×1

     2
     4
     1

ic = 4×1

     3
     1
     3
     2

Задайте вектор, содержащий NaN.

A = [5 5 NaN NaN];

Найдите уникальные значения A.

C = unique(A)

C = 1×3

     5   NaN   NaN

unique обработки NaN значения как отличные.

Создайте векторный x. Получите второй векторный y путем преобразования и непреобразования x. Это преобразование вводит различия в округлении в y.

x = (1:6)'*pi;
y = 10.^log10(x);

Проверьте тот x и y не идентичны путем взятия различия.

x-y

ans = 6×1
10-14 ×

    0.0444
         0
         0
         0
         0
   -0.3553

Используйте unique найти уникальные элементы в конкатенированном векторном [x;y]. unique функция выполняет точные сравнения и решает что некоторые значения в x не точно равны значениям в y. Это те же элементы, которые имеют ненулевое различие в x-y. Таким образом, c содержит значения, которые, кажется, копии.

c = unique([x;y])

c = 8×1

    3.1416
    3.1416
    6.2832
    9.4248
   12.5664
   15.7080
   18.8496
   18.8496

Используйте uniquetol выполнять сравнение с помощью маленького допуска. uniquetol элементы обработок, которые являются в допуске как равный.

C = uniquetol([x;y])

C = 6×1

    3.1416
    6.2832
    9.4248
   12.5664
   15.7080
   18.8496

Создайте массив ячеек из символьных векторов.

A = {'one','two','twenty-two','One','two'};

Найдите уникальные векторы символов содержавшимися в A.

C = unique(A)

C = 1x4 cell array
    {'One'}    {'one'}    {'twenty-two'}    {'two'}

Создайте массив ячеек из символьных векторов, A, где некоторые векторы имеют конечный пробел.

A = {'dog','cat','fish','horse','dog ','fish '};

Найдите уникальные векторы символов содержавшимися в A.

C = unique(A)

C = 1x6 cell array
    {'cat'}    {'dog'}    {'dog '}    {'fish'}    {'fish '}    {'horse'}

unique конечный пробел обработок в массивах ячеек из символьных векторов как отличные символы.

Используйте 'legacy' отметьте, чтобы сохранить поведение unique от R2012b и предшествующих релизов в вашем коде.

Найдите уникальные элементы A с текущим поведением.

A = [9 2 9 5];
[C1, ia1, ic1] = unique(A)

C1 = 1×3

     2     5     9

ia1 = 3×1

     2
     4
     1

ic1 = 4×1

     3
     1
     3
     2

Найдите уникальные элементы A, и сохраните устаревшее поведение.

[C2, ia2, ic2] = unique(A, 'legacy')

C2 = 1×3

     2     5     9

ia2 = 1×3

     2     4     3

ic2 = 1×4

     3     1     3     2