unique_arr = np.unique(arr, axis=0)会打乱顺序

使用`unique_arr = np.unique(arr, axis=0)`将不会打乱原始数组的顺序，`np.unique()`函数将返回一个新的数组，其中包含原始数组中所有不重复的行，并且这些行的顺序与原始数组中的顺序相同。如果原始数组是有序的，则返回的不同行也是有序的。因此，使用`np.unique()`不会改变原始数组的顺序。

如果你需要对数组进行排序，可以使用`np.sort()`函数来对数组进行排序，例如：

sorted_arr = np.sort(unique_arr, axis=0)

相关问题

factor_arr_expdim = np.expand_dims(x_image_matrices, axis=-1) factor_arr_ml = np.concatenate(factor_arr_expdim, axis=-1)如何将一维数组转为二维数组

在Python的NumPy库中，可以使用`reshape`或`newaxis`（或`None`）来改变数组的形状，从而将一维数组转换为二维数组。例如，假设你有一个一维数组`arr`，你可以通过在数组中插入一个新的轴来实现这一转换。

具体操作如下：

import numpy as np

# 假设 arr 是一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# 使用 None 或 newaxis 在第1个位置插入一个新的轴
# 这样 arr 就变成了一个二维数组，其中每行只有一个元素
arr_2d = arr[:, np.newaxis]

# 或者
arr_2d = arr[:, None]

print(arr_2d)

这段代码会输出一个二维数组，其形状为 `(4, 1)`，即有4行1列，每行包含原数组的一个元素。

`np.expand_dims`函数也可以用来增加数组的维度，但它的作用与`reshape`和`newaxis`略有不同，因为它专门用于在指定位置插入一个新的轴。如果你想通过`np.expand_dims`来实现同样的转换，可以这样做：

# 使用 np.expand_dims 在第1个位置插入一个新的轴
arr_2d = np.expand_dims(arr, axis=1)

print(arr_2d)

这同样会得到一个形状为`(4, 1)`的二维数组。

unique_arr, indices = np.unique(arr, axis=0, return_index=True) 这是什么意思

这行代码使用 NumPy 库中的 `unique` 函数对二维数组 `arr` 进行处理，返回两个值：去重后的数组 `unique_arr` 和保留原数组中第一次出现的元素的下标数组 `indices`。

其中，`axis=0` 表示按照行的方向进行去重，`return_index=True` 表示返回下标数组。因此，`unique_arr` 是一个去重后的二维数组，`indices` 是一个一维数组，包含了去重后的数组中每个元素在原数组中第一次出现的下标。

需要注意的是，如果 `arr` 数组中有多个相同的行，`unique` 函数会将它们全部视为重复元素，只保留第一个出现的元素，并返回它们在 `unique_arr` 中的下标。