numpy.unique()

numpy.unique() 函数用于去除数组中的重复元素，并返回一个新的只包含唯一元素的数组。该函数有三个参数：

numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False)

其中，

- ar：待处理的输入数组。
- return_index：如果为 True，则返回输入数组中元素在输出数组中首次出现的下标。
- return_inverse：如果为 True，则返回一个表示每个输出元素在输入数组中索引位置的数组。

示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
unique_arr = np.unique(arr)

print("Input array:", arr)
print("Unique array:", unique_arr)

输出：

Input array: [1 2 3 3 4 4 5]
Unique array: [1 2 3 4 5]

相关问题

numpy.unique

A：numpy.unique()是一个函数，用于寻找数组中的唯一元素，并返回数组中唯一元素的排序版本。它还可以返回各个元素第一次出现的下标。该函数的用法如下：

numpy.unique(arr, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None)

参数说明：
arr：待处理的数组。
return_index：如果为True，则返回结果数组中唯一元素的下标。
return_inverse：如果为True，则返回结果数组中每个元素在输入数组中的位置。
return_counts：如果为True，则返回结果数组中唯一元素的计数。
axis：指定轴处理数组。

例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 3, 1, 2, 4])
print(np.unique(arr)) # 输出：[1 2 3 4]

如果设定return_index=True，则可以输出唯一元素的下标：

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 3, 1, 2, 4])
print(np.unique(arr, return_index=True)) # 输出：(array([1, 2, 3, 4]), array([0, 2, 1, 6]))

返回结果中第一个数组是唯一元素的数组，第二个数组是唯一元素在原数组中位置的数组。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'unique'

这个错误是因为你尝试在一个NumPy数组上调用`unique()`方法，但是`ndarray`对象本身并没有`unique()`属性。要找出NumPy数组中的唯一值，你可以使用`numpy.unique()`函数。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4])
unique_values = np.unique(arr)

print(unique_values)

在这个例子中，我们导入了NumPy库并创建了一个包含重复值的数组`arr`。然后，我们使用`np.unique()`函数找出了数组中的唯一值，并将结果打印出来。你可以根据自己的数组进行相应的修改。希望对你有帮助！