NumPy中np.unique函数
NumPy中的np.unique函数是一个非常有用的函数，它可以用来去除数组中重复的元素，并返回一个新的数组。
使用方法
np.unique函数接受一个参数，即要处理的数组，并返回一个新的数组，其中包含去除重复元素后的元素。
# 定义一个数组 arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5]) # 使用np.unique函数处理数组 unique_arr = np.unique(arr) # 输出结果 print(unique_arr) # 输出结果 [1 2 3 4 5]
np.unique函数也可以接受一个参数，即return_index参数，当设置为True时，会返回去重后数组中每个元素在原数组中的索引。
# 定义一个数组 arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5]) # 使用np.unique函数处理数组，并设置return_index参数为True unique_arr, index = np.unique(arr, return_index=True) # 输出结果 print(unique_arr) print(index) # 输出结果 [1 2 3 4 5] [0 1 3 6 7]
np.unique函数还可以接受一个参数，即return_inverse参数，当设置为True时，会返回原数组中每个元素在去重后数组中的索引。
# 定义一个数组 arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5]) # 使用np.unique函数处理数组，并设置return_inverse参数为True unique_arr, inverse = np.unique(arr, return_inverse=True) # 输出结果 print(unique_arr) print(inverse) # 输出结果 [1 2 3 4 5] [0 1 1 2 2 2 3 4 4 4 4 4]
np.unique函数还可以接受一个参数，即return_counts参数，当设置为True时，会返回去重后数组中每个元素的出现次数。
# 定义一个数组 arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5]) # 使用np.unique函数处理数组，并设置return_counts参数为True unique_arr, counts = np.unique(arr, return_counts=True) # 输出结果 print(unique_arr) print(counts) # 输出结果 [1 2 3 4 5] [1 2 3 1 5]
np.unique函数还可以接受一个参数，即axis参数，当设置为0时，会沿着行方向处理数组，当设置为1时，会沿着列方向处理数组。
# 定义一个数组 arr = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]) # 使用np.unique函数处理数组，并设置axis参数为0 unique_arr = np.unique(arr, axis=0) # 输出结果 print(unique_arr) # 输出结果 [[1 2 3] [2 3 4] [3 4 5]]
np.unique函数是NumPy中一个非常有用的函数，它可以用来去除数组中重复的元素，并返回一个新的数组。np.unique函数接受一个参数，即要处理的数组，并返回一个新的数组，其中包含去除重复元素后的元素。np.unique函数还接受三个参数，即return_index、return_inverse和return_counts参数，以及axis参数，用来控制函数的返回结果。