np.unique(ar, return

该函数是去除数组中的重复数字，并进行排序之后输出。

注意，给出一个例子,train_aug是一个list，里面的每一个值都是str，经过函数之后，变成了numpy类型，这样就不能想当然的认为输出也是list，有list相关的方法。所以解决方案就是如下

train_aug = np.unique(train_aug)

train_aug = [train_aug[i] for i in sorted(np.unique(train_aug, return_index=True)[1])]

如果

np.unique函数可以参考https://blog.csdn.net/AugustMoore/article/details/81608906

当axis未指定的时候，默认将输入按行展开成一个一维数组，然后剔除重复的值，然后从小到大排序

当输入是一维的情况，axis=0或者-1结果是一样的

输入是多维的情况下，那么当axis指定的时，就会在指定的维度进行排序，如下例子

参数return_index=True 除了返回不含重复元素的一维数组，还有一个数组，对应前面那个一维数组中元素第一次出现的位置。

当输入是二维的情况下：

a=np.random.randint(0,7,size=(3，4))

a

Out:

array([[5, 6, 0, 6],

[6, 5, 1, 2],

[0, 5, 3, 4]])

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,axis=0)

Out:

(array([[0, 5, 3, 4],

[5, 6, 0, 6],

[6, 5, 1, 2]]), array([2, 0, 1]), array([1, 2, 0]))

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,axis=1)

Out:

(array([[0, 5, 6, 6],

[1, 6, 2, 5],

[3, 0, 4, 5]]), array([2, 0, 3, 1]), array([1, 3, 0, 2]))

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,axis=-1)

Out:

(array([[0, 5, 6, 6],

[1, 6, 2, 5],

[3, 0, 4, 5]]), array([2, 0, 3, 1]), array([1, 3, 0, 2]))

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True)

Out:

(array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]),

array([ 2, 6, 7, 10, 11, 0, 1]),

array([5, 6, 0, 6, 6, 5, 1, 2, 0, 5, 3, 4]))

当输入是一维的情况：

a=np.random.randint(0,7,size=(4))

a

Out: array([0, 5, 2, 0])

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,axis=-1)

Out: (array([0, 2, 5]), array([0, 2, 1]), array([0, 2, 1, 0]))

np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,axis=0)

Out: (array([0, 2, 5]), array([0, 2, 1]), array([0, 2, 1, 0]))

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网址: np.unique(ar, return https://www.mcbbbk.com/newsview161028.html