(python unique) 详解Numpy unique()（返回数组中的唯一元素）函数的作用与使用方法
Numpy 的 unique() 函数是用来寻找 numpy 数组中的唯一值（去重）的一种方法，该函数返回数组中的唯一（非重复）值。
在使用 numpy.unique() 函数时，有几个重要的参数：
- return_index : 如果为真，返回输入数组中的元素首次出现的下标。
- return_inverse : 如果为真，返回重构后的输入数组。
- return_counts : 如果为真，返回输入数组中的元素在输出数组中的出现次数。
接下来会给出一段使用 numpy.unique 方法的示例程序，实现寻找数组中的唯一值并返回，以及其他相关操作。
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7])
# 使用unique函数，寻找数组中的唯一值
uniques = np.unique(arr)
print('唯一值: ', uniques)
# 如果想返回元素首次出现的下标，可以设置return_index参数为True
uniques, indices = np.unique(arr, return_index=True)
print('元素首次出现的下标: ', indices)
# 如果想返回重构后的输入数组，可以设置return_inverse参数为True
uniques, inverse = np.unique(arr, return_inverse=True)
print('重构后的输入数组: ', inverse)
# 如果想返回输入数组中的元素在输出数组中的出现次数，可以设置return_counts参数为True
uniques, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
print('元素出现次数: ', counts)以上 Python 代码创建了一个一维的 numpy 数组，然后使用了 numpy 的 unique 方法，打印了配合不同参数使用 unique 方法可以获取的值。在运行这个脚本之后，可以看到如下输出：
唯一值: [1 2 3 4 5 6 7]
元素首次出现的下标: [0 1 3 4 6 8 9]
重构后的输入数组: [0 1 1 2 3 3 4 4 5 6]
元素出现次数: [1 2 1 2 2 1 1]这就是 numpy 的 unique 方法的基本应用。希望这个简单的例子能帮助你理解该如何使用和实现 numpy.unique() 方法，如有其他疑问，欢迎随时提问。
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