np.unique()对一维和二维数组去重

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)[source]

 

一维数组

对一维数组或列表，unique()函数去除其中重复元素，并按元素大小返回一个新的无重复元组或列表。

import numpy as np
A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]
a = np.unique(A)
print(a)

[1 2 3 4 5]

C= ['fgfh','asd','fgfh','asdfds','wrh']
c= np.unique(C)
print(c)

['asd' 'asdfds' 'fgfh' 'wrh']

 

return_index = True

# return_index=True表示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。
a, s= np.unique(A, return_index=True)
print(a)
print(s)

[1 2 3 4 5]
[0 1 4 5 3]

 

return_inverse = True

# return_inverse=True 表示返回旧列表元素在新列表中的位置，并以列表形式储存在p中。
a, s,p = np.unique(A, return_index=True, return_inverse=True)
print(a)
print(s)
print(p)

[1 2 3 4 5]
[0 1 4 5 3]
[0 1 1 4 2 3 2]

 

二维数组

import numpy
c=np.array(((1,2),(3,4),(5,6),(7,8),(7,8),(3,4),(1,2)))
x=c[:,0]+c[:,1]*1j
print('转化为虚数:',x)
print('虚数去重后:',np.unique(x))
print(np.unique(x,return_index=True))#return_index:输出的元素索引值
idx=np.unique(x,return_index=True)[1]
print('二维数组去重:\n',c[idx])

转化为虚数: [ 1.+2.j  3.+4.j  5.+6.j  7.+8.j  7.+8.j  3.+4.j  1.+2.j]
虚数去重后: [ 1.+2.j  3.+4.j  5.+6.j  7.+8.j]
(array([ 1.+2.j,  3.+4.j,  5.+6.j,  7.+8.j]), array([0, 1, 2, 3], dtype=int64))
二维数组去重:
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

 

print('去重方案2:\n',np.array(list(set([tuple(t) for t in c]))))

去重方案2:
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

 

 

来自：https://blog.csdn.net/yangyuwen_yang/article/details/79193770

https://www.cnblogs.com/Michelle-Yang/p/6730818.html