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1.例子
import numpy as np a=np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0]]) unique_rows =np.unique(a, axis=0) reture_countsarr, uniq_cnt = np.unique(a, axis=0, return_counts=True) original_array= reture_countsarr[uniq_cnt==1]
输出:
>>> unique_rows array([[0, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0]]) >>> uniq_cnt array([2, 2, 1], dtype=int64) >>> reture_countsarr array([[0, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 0]]) >>> original_array array([[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
2.np.unique()
import numpy as np A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3] a, s= np.unique(A, return_index=True) print(a) print(s) #输出: [1 2 3 4 5] [0 1 4 5 3]
返回在原数组的下标。