【Numpy】np.unique去重复

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本文深入探讨了NumPy库中unique函数的高级用法，包括去除数组中的重复元素，返回唯一元素的索引，以及如何按行去重。通过实例展示了如何使用return_index和return_inverse参数来获取原始数组中唯一元素的位置和重建原数组所需索引。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

去除重复，返回索引值，排序

>>> np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
array([1, 2, 3])
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 3]])
>>> np.unique(a)
array([1, 2, 3])

按行进行去重复

>>> a = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
>>> np.unique(a, axis=0)
array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]])

return_index将得到结果对应于原始数组中的索引值。

>>> a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True)
>>> u
array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1')
>>> indices
array([0, 1, 3])
>>> a[indices]
array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1')

return_inverse记录恢复原状所需要的索引值

>>> a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
>>> u
array([1, 2, 3, 4, 6])
>>> indices
array([0, 1, 4, ..., 1, 2, 1])
>>> u[indices]
array([1, 2, 6, ..., 2, 3, 2])