,可以使用numpy.unique
函数结合参数return_index
和return_inverse
来实现。
numpy.unique
函数用于返回数组中的唯一值,并可以选择保持原始顺序。通过设置参数return_index=True
,可以返回唯一值在原始数组中的索引位置。通过设置参数return_inverse=True
,可以返回原始数组中每个元素在唯一值数组中的索引位置。
以下是一个示例代码:
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3],
[7, 8, 9]])
# 获取唯一行并保持顺序
unique_rows, unique_indices, inverse_indices = np.unique(arr, axis=0, return_index=True, return_inverse=True)
# 输出唯一行
print("Unique Rows:")
print(unique_rows)
# 输出唯一行在原始数组中的索引位置
print("Indices of Unique Rows:")
print(unique_indices)
# 输出原始数组中每个元素在唯一值数组中的索引位置
print("Inverse Indices:")
print(inverse_indices)
输出结果如下:
Unique Rows:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
Indices of Unique Rows:
[0 1 3]
Inverse Indices:
[0 1 0 2]
在这个示例中,原始数组arr
中有4行数据,其中有2行是重复的。通过numpy.unique
函数获取唯一行时,返回了3个唯一行,并且保持了原始顺序。同时,返回了唯一行在原始数组中的索引位置和原始数组中每个元素在唯一值数组中的索引位置。
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