Python numpy.unique()

NumPy是Python的一个扩展库，用于支持大量的维度数组与矩阵运算操作。其中，NumPy的numpy.unique()函数可以用于获取唯一值数组。

用法

numpy.unique(arr, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

• arr: 输入数组
• return_index: 如果为 True，则返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式展现
• return_inverse: 如果为 True，则返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式展现
• return_counts: 如果为 True，则返回唯一值数组中的每个元素在输入数组中的出现次数
• axis: 沿着哪个轴处理输入数组

示例

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])
unique_values = np.unique(arr)

print("唯一值数组：", unique_values)                                # 输出 [1 2 3]

unique_values, indices_of_unique_values = np.unique(arr, return_index=True)

print("唯一值数组：", unique_values)                                # 输出 [1 2 3]
print("唯一值在原数组中的下标：", indices_of_unique_values)        # 输出 [0 1 3]

unique_values, indices_of_unique_values, count_of_each_value = np.unique(arr, return_index=True, return_counts=True)

print("唯一值数组：", unique_values)                                # 输出 [1 2 3]
print("唯一值在原数组中的下标：", indices_of_unique_values)        # 输出 [0 1 3]
print("唯一值在原数组中的出现次数：", count_of_each_value)          # 输出 [1 2 3]

总结

numpy.unique()函数可以帮助我们快速地获取唯一值数组。在有些情况下，我们需要知道这些唯一值在原数组中的位置或出现次数，这时可以通过设置相应的参数来获取相应的信息。