如何将np.unique返回的元组直接转为二维数组？（Matlab转Python）

我刚从Matlab转用Python，遇到如下问题：numpy的np.unique函数在设置return_counts=False时，返回单个ndarray；当设置return_counts=True时，返回包含两个ndarray的元组。请问能否不预先定义变量，也不使用numpy.stack、numpy.asarray这类二次函数，直接将该函数的输出转为二维数组（乃至多维数组）？

代码示例 #

import numpy as np

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'

names = ('sepallength', 'sepalwidth', 'petallength', 'petalwidth', 'species')
dtype=np.dtype({'names':names, 'formats':np.append(np.repeat('float',4),'<U16')})

iris_2d = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype=dtype, usecols=[0,1,2,3,4])

uni_isTuple=np.unique(iris_2d['species'],return_counts=True)

uni_isNdArray=np.unique(iris_2d['species'],return_counts=False)

不行，np.unique在return_counts=True时必然返回元组，没有内置参数能让它直接输出二维数组。

不过可以用更简洁的写法，不用预先定义变量，直接通过转换函数完成类型变更，写法紧凑：

# 直接转二维数组的简洁写法
uni_2d = np.array(np.unique(iris_2d['species'], return_counts=True))

或者用解包语法配合数组转换：

uni_2d = np.array([*np.unique(iris_2d['species'], return_counts=True)])

如果完全不想用任何二次转换函数，那做不到——因为函数本身的返回类型就是元组，Python里无法直接把元组“原地”转成数组，必须通过转换函数完成类型变更。

从Matlab转Python可能会不习惯这种差异，Matlab很多函数直接返回矩阵，但numpy更注重返回类型的明确性：当需要返回多个独立结果时，用元组区分是标准做法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Itai Daniel