1 unique()
统计list中的不同值时，返回的是array.它有三个参数，可分别统计不同的量，返回的都是array.
当list中的元素也是list时，尽量不要用这种方法.
import numpy as np a = [1,5,4,2,3,3,5] # 返回一个array print(np.unique(a)) # 返回该元素在list中第一次出现的索引 print(np.unique(a,return_index=True)) # 返回原list中每个元素在新的list中对应的索引 print(np.unique(a,return_inverse=True)) # 返回该元素在list中出现的次数 print(np.unique(a,return_counts=True)) # 当加参数时，unique()返回的是一个tuple,这里利用了tuple的性质，即有多少个元素即可赋值给对应的多少个变量 p,q,m,n = np.unique(a,return_index=True,return_inverse=True,return_counts=True) print(p,q,m,n) # [1 2 3 4 5] # (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 3, 4, 2, 1])) # (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 4, 3, 1, 2, 2, 4])) # (array([1, 2, 3, 4, 5]), array([1, 1, 2, 1, 2])) # [1 2 3 4 5] [0 3 4 2 1] [0 4 3 1 2 2 4] [1 1 2 1 2] # 注意当list中的元素不是数字而是list的时候,输出的数据类型与list中元素的长度有关 # 利用这种方法对list中元素去重或求里面元素的个数都不是好方法，很容易出错 b = [[1,2],[3,4]] print(np.unique(b)) # b中有两个list，输出的却是4 print(len(np.unique(b))) c = [[1,2],[3,4],[5]] print(np.unique(c)) print(len(np.unique(c))) # [1 2 3 4] # 4 # [list([1, 2]) list([3, 4]) list([5])] # 3