Numpy 数组操作

片：[ 2 4 6 8 10]numpy.uniquenumpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)arr：输入数组，如果不是一维数组则会展开return_index：如果为true，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数实例import numpy as npa = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')print ('第一个数组的去重值：')u = np.unique(a)print (u)print ('\n')print ('去重数组的索引数组：')u,indices = np.unique(a, return_index = True)print (indices)print ('\n')print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：')print (a)print ('\n')print ('去重数组的下标：')u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)print (u)print ('\n')print ('下标为：')print (indices)print ('\n')print ('使用下标重构原数组：')print (u[indices])print ('\n')print ('返回去重元素的重复数量：')u,indices = np.unique(a,return_counts = True)print (u)print (indices)输出结果为：第一个数组：[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]第一个数组的去重值：[2 5 6 7 8 9]去重数组的索引数组：[1 0 2 4 7 9]我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]去重数组的下标：[2 5 6 7 8 9]下标为：[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]使用下标重构原数组：[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]返回去重元素的重复数量：[2 5 6 7 8 9][3 2 2 1 1 1]