numpy.unique() 函数接受一个数组，去除其中重复元素，并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表。
1. 参数说明
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True)
ar：输入数组，除非设定了下面介绍的axis参数，否则输入数组均会被自动扁平化成一个一维数组。
return_index：(可选参数，布尔类型)，如果为True则结果会同时返回被提取元素在原始数组中的索引值(index)。
return_inverse：(可选参数，布尔类型)，如果为True则结果会同时返回元素位于原始数组的索引值(index)。
return_counts：(可选参数，布尔类型)，如果为True则结果会同时每个元素在原始数组中出现的次数。
axis：计算唯一性时的轴
返回值：返回一个排好序列的独一无二的数组。
2. 示例
2.1. 一维数组
np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
a = np.array([[1, 1], [2, 3]])结果
array([1, 2, 3])2.2. 二维数组
a = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]])
np.unique(a, axis=0)结果
array([[1, 0, 0], [2, 3, 4]])2.3. 返回索引
a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
u, indices = np.unique(a, return_index=True)结果
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array([0, 1, 3])
array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1')2.4. 重建输入矩阵
a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
u[indices]结果
array([1, 2, 3, 4, 6])
array([0, 1, 4, 3, 1, 2, 1])
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])