numpy.unique详解

1. 介绍

在数据处理和分析中，经常会遇到需要对数组中的重复元素进行去除的情况。而numpy.unique这个函数就是用来帮助我们实现这个目的的。它能够返回输入数组中的唯一元素，并且能够根据我们的需求对结果进行排序。

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

接下来我们通过一些实例来演示numpy.unique函数的用法。

首先我们来看一个简单的示例，对一个一维数组进行去重操作：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 4, 5])
unique_arr = np.unique(arr)
print(unique_arr)

输出为：

[1 2 3 4 5]

我们可以通过设置return_index=True参数来获得唯一元素在原数组中的索引位置：

unique_arr, unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)
print(unique_arr)
print(unique_indices)

输出为：

[1 2 3 4 5]
[0 1 2 5 6]

如果我们希望获取原数组中重复元素的索引位置，可以设置return_inverse=True参数：

unique_arr, inverse_indices = np.unique(arr, return_inverse=True)
print(unique_arr)
print(inverse_indices)

输出为：

[1 2 3 4 5]
[0 1 2 0 1 3 4]

如果我们想知道唯一元素在原数组中出现的次数，可以设置return_counts=True参数：

unique_arr, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
print(unique_arr)
print(counts)

输出为：

[1 2 3 4 5]
[2 2 1 1 1]

除了对一维数组的处理，numpy.unique函数还可以用于处理多维数组，并且可以指定沿着哪个轴进行操作。

我们可以看一个对二维数组进行去重的示例：

arr = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 4], [1, 3, 5], [1, 2, 3]])
unique_arr = np.unique(arr, axis=0)
print(unique_arr)

输出为：

[[1 2 3]
 [1 2 4]
 [1 3 5]]

如果我们想获得唯一元素在原数组中的索引位置，可以指定沿着某个轴返回索引位置：

unique_arr, unique_indices = np.unique(arr, axis=0, return_index=True)
print(unique_arr)
print(unique_indices)

输出为：

[[1 2 3]
 [1 2 4]
 [1 3 5]]
[0 1 2]

通过以上的介绍和实例，我们可以看到numpy.unique函数非常实用且灵活，能够快速帮助我们对数组中的重复元素进行去除。同时，它还支持一些高级的功能，比如返回索引位置、重复元素的索引以及元素的出现次数，可以满足我们在不同情境下的需求。

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