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如何用NumPy获得数组的唯一元素

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获取数组唯一元素在数据处理和数据分析过程中非常常见，NumPy提供了一些方便的方法来实现这个功能。下面是获得数组唯一元素的完整攻略：

方法一：使用numpy.unique()函数

numpy.unique()函数可以找到数组中的唯一元素，并返回一个新的已排序的数组。该函数的语法如下：

numpy.unique(arr, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)
  • arr：将要计算的数组；
  • return_index：如果Ture，返回输入数组中唯一元素的索引数组；
  • return_inverse：如果Ture，返回输入数组中唯一元素的下标和元素不重复的数组组成的新数组 inverse；
  • return_counts：如果Ture，返回输入数组中唯一元素出现的次数；
  • axis：沿着某个轴处理数组，如果为None，则处理数组为一维数组。

示例一：

import numpy as np

arr = np.array([1,2,3,3,4,4,4,5,5,6])
unique_arr = np.unique(arr)

print("原数组：", arr)
print("唯一元素数组：", unique_arr)

输出结果为：

原数组： [1 2 3 3 4 4 4 5 5 6]
唯一元素数组： [1 2 3 4 5 6]

示例二：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [3, 4, 5],
                [6, 7, 8],
                [8, 9, 10]])
unique_arr = np.unique(arr, axis=0)

print("原数组：")
print(arr)
print("唯一元素数组：")
print(unique_arr)

输出结果为：

原数组：
[[ 1  2  3]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 8  9 10]]
唯一元素数组：
[[ 1  2  3]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 8  9 10]]

方法二：使用numpy.ndarray.flatten()函数

numpy.ndarray.flatten()函数可以将多维数组简化成一维数组。此时，可以借助set()函数去除列表中的重复元素，最后将其转为数组即可。

示例三：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [3, 4, 5],
                [6, 7, 8],
                [8, 9, 10]])
unique_arr = np.array(list(set(arr.flatten())))

print("原数组：")
print(arr)
print("唯一元素数组：")
print(unique_arr)

输出结果为：

原数组：
[[ 1  2  3]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 8  9 10]]
唯一元素数组：
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

以上就是NumPy获得数组唯一元素的两种方法，如果有需要的话可以按需使用。

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