NumPy的去重与重复函数（unique()函数）

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前言

代码格式：

代码实列：

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前言

unique()函数可以返回输入数组中所有不同的值（就是把重复的值会去掉），并且按照从大到小的顺序排列，即unique()函数能够返回由输入数组中的去重后的值组成的去重数组，去重数组的索引数组，去重数组的下标和去重值的重复数量等结果

代码格式：

numpy.unique(arr,return_index,return_inverse,return_counts)

 解释：其中，参数arr表示输入的数组，如果不是一维数组则会展开；

return_index如果为True,返回输入数组中去重数组的索引数组；

return_inverse如果为True,返回去重数组的下标，他可以用于重构输入数组；

return_counts如果为True,返回去重数组中的元素在原数组中出现的次数

代码实列：

import numpy as np
#去重
# 1.unique()函数
arr=np.array([3,2,3,5,1,7,4,6,8,1])
print('第1个数组：',arr)
#第1个数组： [3 2 3 5 1 7 4 6 8 1]

print('第1个数组的去重(去重后的值)数组：')
arr_u=np.unique(arr)
print(arr_u)
#[1 2 3 4 5 6 7 8]

print('去重数组的索引数组')
u_index=np.unique(arr,return_index=True)    #去重的数组，去重的数组原来位置的索引
print(u_index)  #(array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), array([4, 1, 0, 6, 3, 7, 5, 8], dtype=int64))

print('查看原数中的元素相对于去重数组中的元素的索引值')
print('原数组',arr)    #[3 2 3 5 1 7 4 6 8 1]
print('用去重数组下标标记原数组中元素')
arr_u,u_inverse=np.unique(arr,return_inverse=True)
print(u_inverse)    #[2 1 2 4 0 6 3 5 7 0]
print('使用去重数组下标重构原数组：')
print(arr_u[u_inverse]) #[3 2 3 5 1 7 4 6 8 1]

print('返回去重后的值的重复数量')
arr_c,u_counts=np.unique(arr,return_counts=True)
print(arr_c)    #[1 2 3 4 5 6 7 8]
print(u_counts) #[2 1 2 1 1 1 1 1]

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