簡述

numpy.unique：用于去除數組中重復元素，并從小到大排序（找到唯一元素并排序）。

def unique(ar, return_index=False, return_inverse=False,return_counts=False, axis=None):

ar: 這是輸入的數組或類數組對象。return_index: 如果設置為True，函數會同時返回唯一元素的索引數組，這些索引對應于原始數組中的位置。return_inverse: 如果設置為True，函數會返回一個數組，其中包含輸入數組中的元素在處理后的唯一數組中的索引。這可以用于重構原始數組。return_counts: 如果設置為True，函數將返回一個數組，其中包含輸入數組中每個唯一元素的出現次數。axis: 用于指定在哪個軸上執行操作。如果是None，則表示在整個數組上執行操作。

函數返回一個包含唯一元素的排序數組。根據參數的設置，它可能還返回與唯一元素相關聯的索引數組、原始數組元素在唯一數組中的索引數組，以及每個唯一元素的出現次數。

以下是一個簡單的例子：

import numpy as nparr = np.array([2, 1, 6, 6, 4, 8, 5, 5, 6,7])unique_values = np.unique(arr)
print("Unique values:", unique_values)# 返回唯一元素的索引數組
unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)[1]
print("Indices of unique values:", unique_indices)# 返回輸入數組中的元素在唯一數組中的索引數組
inverse_indices = np.unique(arr, return_inverse=True)[1]
print("Inverse indices:", inverse_indices)# 返回每個唯一元素的出現次數
unique_counts = np.unique(arr, return_counts=True)[1]
print("Counts of unique values:", unique_counts)# 以上如果索引是[0]，則返回的是處理過后的數組print("unique values:", np.unique(arr, return_index=True)[0])
print("unique values:", np.unique(arr, return_inverse=True)[0])
print("unique values:", np.unique(arr, return_counts=True)[0])

輸出

最后參數axis的含義

在 numpy.unique 函數中，axis 參數用于指定在哪個軸上執行操作，但在默認情況下，該參數通常是 None，表示在整個數組上執行操作。在很多情況下，我們不需要設置 axis 參數，因為默認值已經能夠滿足大多數需求。
如果你的輸入數組是多維的，而且你想在特定軸上找到唯一元素，那么你可以指定 axis 參數。

arr_2d = np.array([[1, 2, 3,2],[4, 2, 6,5],[1, 2, 3,1],[1, 2, 3,1]])# 在軸 0 上找到唯一元素
unique_values_axis_0 = np.unique(arr_2d, axis=0,return_index=True)[1]
print("Unique values along axis 0:\n", unique_values_axis_0)# 在軸 1 上找到唯一元素
unique_values_axis_1 = np.unique(arr_2d, axis=1,return_index=True)[1]
print("Unique values along axis 1:\n", unique_values_axis_1)

輸出

也就是如果選定axis=0，就是從第一個維度arr_2d[i] 中挑選其中最小值，并排序，最小值的排序方式是遍歷 arr_2d[i]的每個值，先排第一個數字，再排第二個數字，以此類推。

選定axis=1，就是在第一個維度的第一個向量找到第二維的排序方式，也就是按照arr_2d[0][i]排序，得到的索引，用于其他的維度 arr_2d[i]。