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1.例子

import numpy as np

a=np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
unique_rows =np.unique(a, axis=0)
reture_countsarr, uniq_cnt = np.unique(a, axis=0, return_counts=True)
original_array= reture_countsarr[uniq_cnt==1]

输出：

>>> unique_rows
         
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

>>> uniq_cnt
         
array([2, 2, 1], dtype=int64)

>>> reture_countsarr
         
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

>>> original_array
         
array([[1, 1, 1, 1, 1, 0]])

2.np.unique() 

import numpy as np

A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3]
a, s= np.unique(A, return_index=True)
print(a)
print(s)

#输出：
[1 2 3 4 5]
[0 1 4 5 3]

返回在原数组的下标。