Python中np.unique（）的具体用法

np.unique函数是Python中用于去除数组中重复元素并排序的函数。它有两种常用的用法。第一种用法是对于一维数组或列表，可以去除重复元素并按元素由大到小返回一个新的无重复元素的数组或列表。例如，对于数组\[1, 6, 7, 7, 8, 2, 3, 4, 4\]，np.unique函数的输出为\[1, 2, 3, 4, 6, 7, 8\]。第二种用法是返回新列表元素在旧列表中的位置，并以列表形式储存在s中。例如，对于数组\[1, 2, 3\]，np.unique函数的输出为\[1, 2, 3\]。\[1\] 除了上述两种用法外，np.unique函数还有三个参数。第一个参数是return_index，当return_index为True时，会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回新列表中的元素在旧列表中第一次出现值的索引。第二个参数是return_inverse，当return_inverse为True时，会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回旧列表中的值在新列表中的索引列表。第三个参数是return_count，当return_count为True时，会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回新列表中的值在旧列表中的个数。\[3\] 参考文献： \[1\] python的array数组中，常用函数有一个函数有锁种用法，根据返回参数的不同，保留数组中不同的值，那就是np.unique函数。本文介绍python中np.unique的两种使用方法：1、对于一维数组或者列表去重并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表；2、返回新列表元素在旧列表中的位置，并以列表形式储存在s中。 。 \[2\] 该函数是去除数组中的重复数字，并排序之后输出。这个函数的功能可以用集合操作实现，但是集合操作并不能够让输出结果按一定顺序排列（集合进行了哈希操作）。 \[3\] 除了上面的用法之外，np.unique()还有三个参数，下面一一介绍: 1.return_index：return_index为True时：会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回新列表u中的元素在之前定义的旧列表arr中第一次出现值的索引indices return_inverse：return_inverse为True时：会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回旧列表arr中的值在新列表u中的索引列表indicesreturn_count为True时：会构建一个递增的唯一值的新列表，并返回新列表values 中的值在旧列表中的个数 counts #### 引用[.reference_title] - *1* [python中np.unique的两种使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_30197529/article/details/114410481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【Python基础】np.unique( )的用法](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/124340442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

`np.unique` 是 NumPy 库中的一个函数，用于查找数组中的唯一值，并将其返回为已排序的数组。 它的用法如下： ```python np.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) ``` 其中，参数含义如下： - `ar`：要查找唯一值的数组。 - `return_index`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的索引。 - `return_inverse`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的逆向索引，即将唯一值还原为原数组的索引。 - `return_counts`：如果为 True，则返回输入数组中唯一值的出现次数。 - `axis`：指定沿哪个轴查找唯一值。 举个例子： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4]) uniq_arr = np.unique(arr) print(uniq_arr) # 输出 [1 2 3 4 5] ``` 在这个例子中，我们使用 `np.unique` 函数查找数组 `arr` 中的唯一值，并将其存储在变量 `uniq_arr` 中。最后打印 `uniq_arr`，输出结果为 `[1 2 3 4 5]`。