numpy.unique#

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)[source]#

查找数组的唯一元素。

返回数组的排序唯一元素。除了唯一元素之外，还有三个可选输出

  • 输入数组中给出唯一值的索引

  • 唯一数组的索引，可以用来重建输入数组

  • 每个唯一值在输入数组中出现的次数

参数：
ararray_like

输入数组。除非指定了 axis，否则如果它不是一维的，它将被展平。

return_indexbool，可选

如果为 True，则还返回 ar 的索引（沿着指定的轴，如果提供，或在展平的数组中），这些索引导致唯一数组。

return_inversebool，可选

如果为 True，则还返回唯一数组的索引（对于指定的轴，如果提供），这些索引可用于重建 ar。

return_countsbool，可选

如果为 True，则还返回每个唯一项在 ar 中出现的次数。

axisint 或 None，可选

要操作的轴。如果为 None，则 ar 将被展平。如果为整数，则由给定轴索引的子数组将被展平并被视为一维数组的元素，其维数为给定轴的维数，有关更多详细信息，请参见说明。如果使用了 axis 关键字参数，则包含对象的数组或结构化数组不受支持。默认值为 None。

版本 1.13.0 中的新功能。

equal_nanbool，可选

如果为 True，则将返回数组中的多个 NaN 值合并为一个。

版本 1.24 中的新功能。

返回值：
uniquendarray

排序的唯一值。

unique_indicesndarray，可选

原始数组中唯一值首次出现的索引。仅在 return_index 为 True 时提供。

unique_inversendarray，可选

从唯一数组重建原始数组的索引。仅在 return_inverse 为 True 时提供。

unique_countsndarray，可选

每个唯一值在原始数组中出现的次数。仅在 return_counts 为 True 时提供。

版本 1.9.0 中的新功能。

另请参见

repeat

重复数组的元素。

说明

当指定轴时，由轴索引的子数组将被排序。这是通过使指定的轴成为数组的第一维（将轴移到第一维以保持其他轴的顺序），然后按 C 顺序展平子数组来完成的。然后将展平的子数组视为具有标签的结构化类型，其效果是，我们最终得到一个包含结构化类型的 1-D 数组，可以像任何其他 1-D 数组一样处理。结果是，展平的子数组按照从第一个元素开始的字典序排序。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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])

返回二维数组的唯一行

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

返回给出唯一值的原始数组的索引

>>> 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')

从唯一值和逆向重建输入数组

>>> 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, 3, 1, 2, 1])
>>> u[indices]
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])

从唯一值和计数重建输入值

>>> a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
>>> values, counts = np.unique(a, return_counts=True)
>>> values
array([1, 2, 3, 4, 6])
>>> counts
array([1, 3, 1, 1, 1])
>>> np.repeat(values, counts)
array([1, 2, 2, 2, 3, 4, 6])    # original order not preserved
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