如何使用numpy.unique获取数值数组中每个唯一值的出现次数？

嘿，其实你不用额外找其他函数，np.unique()本身就可以直接返回每个唯一值的出现次数！只需要加一个参数就行，我给你详细说说：

核心用法 #

调用np.unique()时，传入return_counts=True参数，它会返回两个数组：

• 第一个数组是原数组中的唯一值（默认按升序排列）
• 第二个数组是对应每个唯一值的出现次数

举个实际例子看看：

import numpy as np

# 创建测试数组
a = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 1, 1])

# 获取唯一值和对应次数
unique_values, counts = np.unique(a, return_counts=True)

# 输出结果
print("唯一值：", unique_values)
print("对应次数：", counts)

运行这段代码会输出：

唯一值： [1 2 3 4]
对应次数： [3 2 3 1]

也就是1出现3次，2出现2次，3出现3次，4出现1次，完美对应上原数组的情况。

额外小技巧 #

如果你的数组是多维的，np.unique()默认会先把数组扁平化再统计。如果想按特定维度（比如行、列）统计唯一元素的次数，可以加上axis参数：

# 二维数组示例
a_2d = np.array([[1,2], [2,3], [1,2], [3,4]])

# 按行统计唯一行的出现次数
unique_rows, row_counts = np.unique(a_2d, axis=0, return_counts=True)
print("唯一行：\n", unique_rows)
print("行出现次数：", row_counts)

输出会是：

唯一行：
 [[1 2]
 [2 3]
 [3 4]]
行出现次数： [2 1 1]

这样就能轻松搞定多维数组的行/列级唯一值统计啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user297850