如何为Numpy数组中的唯一值生成对应的整数索引

方案1：基于原有代码最小改动 #

你现有代码每次循环生成的是仅当前类别位置为对应编号、其余位置为0的数组，直接累计赋值即可实现需求，修改后代码如下：

import numpy as np

array1 = np.array(['dog', 'cat', 'parrot', 'parrot', 'dog'])
array2 = np.unique(array1)
# 初始化和输入数组等长的全0结果数组
result = np.zeros(len(array1), dtype=int)
for index, key in enumerate(array2):
    result[array1 == key] = index + 1
print(result)

运行后直接输出目标结果：[1 2 3 3 1]

方案2：更高效的原生API实现 #

Numpy 的 np.unique 本身支持返回原数组元素对应唯一值的索引，无需手动编写循环，性能更优，大数据量场景更推荐使用：

import numpy as np

array1 = np.array(['dog', 'cat', 'parrot', 'parrot', 'dog'])
# return_inverse 参数开启后会返回原数组每个元素对应唯一值的下标
_, idx = np.unique(array1, return_inverse=True)
# 下标默认从0开始，加1即可得到1开头的专属编号
result = idx + 1
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amateur1