NumPy 中 np.unique函数详解

一、np.unique(image)函数

np.unique(image) 函数在 NumPy 中用来返回唯一的元素数组，同样适用于图像处理。

在处理图像时，我们可以使用该函数返回图像中的颜色通道。例如，以下代码将返回 RGB 图像的所有颜色通道：

import numpy as np
import cv2

# 读取 RGB 图像
img = cv2.imread('image.png')

# 获取唯一的元素数组，返回 RGB 图像的所有颜色通道
unique_pixels = np.unique(img.reshape(-1, img.shape[2]), axis=0)

将原始图像重新形状为一维向量，列数与颜色通道数相同。然后将其传递给 np.unique()，以便计算所有不同的元素。我们使用 axis=0 参数来保留所得到的唯一值的颜色通道。

二、np.unique函数处理图像

在处理图像时， np.unique() 函数还可以用于获取图像的颜色通道，并且可以帮助我们实现一些简单的图像处理方法。例如，以下代码将返回颜色值最高的颜色通道：

# 读取 RGB 图像
img = cv2.imread('image.png')

# 获取颜色通道
channel = np.argmax(np.bincount(img[:,:,0].ravel()))

# 输出结果
print('The color with the highest value is:', channel)

首先，我们传递蓝色颜色通道给 np.bincount() 函数来计算每个颜色值的出现次数。然后使用 np.argmax() 函数获取出现次数最高的颜色值的索引。最后，我们得到该颜色通道的索引。

三、np.unique提速

在处理大型数组时， np.unique() 函数可能会变得很慢。为了避免这种情况，我们可以使用 np.searchsorted() 函数。

以下代码演示了如何使用 np.searchsorted() 函数来加速 np.unique() 函数：

# 生成虚拟数据数组
arr = np.random.randint(low=0, high=1000000, size=100000)

# 用 np.unique() 计算唯一值的速度，并输出所使用的时间
%timeit np.unique(arr)

# 用 np.searchsorted() 和 np.sort() 来计算唯一值的速度，并输出所使用的时间
%timeit np.sort(arr); np.concatenate(([arr[0]], arr[1:][np.diff(arr) != 0]))

# 比较结果
%timeit np.unique(arr) == np.sort(arr); np.concatenate(([arr[0]], arr[1:][np.diff(arr) != 0]))

从输出结果可以看出，使用 np.searchsorted() 可以大大提高 np.unique() 函数的计算速度。

四、np.unique(arr)用法

np.unique(arr) 函数可以用来获取数组 arr 中的唯一值。以下代码展示了这个情况：

# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)

# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)

五、np.unique函数参数

我们可以使用一些可选参数自定义 np.unique() 函数的行为。以下是一些常用参数：

1. return_index

如果 return_index 为 True，则返回唯一值的索引，而非唯一值本身。

# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 arr 中唯一元素的索引
unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)[1]

# 输出结果
print('Indexes of unique elements:', unique_indices)

2. return_inverse

如果 return_inverse 为 True，则将数组元素替换为其在唯一元素数组中的位置。

# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 arr 中唯一元素和索引
unique_arr, inverse_indices = np.unique(arr, return_inverse=True)

# 将数组元素替换为其在唯一元素数组中的位置
arr_replaced = unique_arr[inverse_indices]

# 输出结果
print('Original array:', arr)
print('Array with replaced elements:', arr_replaced)

3. return_counts

如果 return_counts 为 True，则返回每个唯一元素的出现次数。

# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 arr 中唯一元素和其出现次数
unique_arr, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

# 输出结果
for i in range(len(unique_arr)):
    print('Element', unique_arr[i], 'appears', counts[i], 'times in arr')

六、np.unique什么意思

np.unique() 函数的作用是从数组中获取唯一值，并按照升序排列。以下代码展示了这个过程：

# 生成虚拟数据数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)

# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)

七、np.unique'()

当我们使用字符串数组时， np.unique() 函数的行为将有所不同。例如，以下代码将返回字符串数组中每个单独的字符，而非单词：

# 生成虚拟字符串数组
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])

# 获取 arr 中的唯一元素
unique_arr = np.unique(arr)

# 输出结果
print('Unique elements in arr are:', unique_arr)

八、np.unique(a)

np.unique(a) 函数将返回数组 a 中唯一值的排序版本。以下代码展示了这个过程：

# 生成虚拟数据数组
a = np.array([1, 2, 3, 5, 3, 2, 1, 4])

# 获取 a 中的唯一元素
unique_a = np.unique(a)

# 输出结果
print('Unique elements in a are:', unique_a)

# 获取 a 中的唯一元素的排序版本
sorted_unique_a = np.sort(unique_a)

# 输出结果
print('Sorted unique elements in a are:', sorted_unique_a)

在这里，我们使用 np.sort() 函数来获得唯一值的排序版本。