我们实际上可以将m x n数值numpy数组转换为m x 1 numpy字符串数组，请尝试使用以下函数，它提供了count, inverse_idx等，就像numpy.unique一样:

import numpy as np

def uniqueRow(a):
    #This function turn m x n numpy array into m x 1 numpy array storing 
    #string, and so the np.unique can be used

    #Input: an m x n numpy array (a)
    #Output unique m' x n numpy array (unique), inverse_indx, and counts 

    s = np.chararray((a.shape[0],1))
    s[:] = '-'

    b = (a).astype(np.str)

    s2 = np.expand_dims(b[:,0],axis=1) + s + np.expand_dims(b[:,1],axis=1)

    n = a.shape[1] - 2    

    for i in range(0,n):
         s2 = s2 + s + np.expand_dims(b[:,i+2],axis=1)

    s3, idx, inv_, c = np.unique(s2,return_index = True,  return_inverse = True, return_counts = True)

    return a[idx], inv_, c

例子:

A = np.array([[ 3.17   9.502  3.291],
  [ 9.984  2.773  6.852],
  [ 1.172  8.885  4.258],
  [ 9.73   7.518  3.227],
  [ 8.113  9.563  9.117],
  [ 9.984  2.773  6.852],
  [ 9.73   7.518  3.227]])

B, inv_, c = uniqueRow(A)

Results:

B:
[[ 1.172  8.885  4.258]
[ 3.17   9.502  3.291]
[ 8.113  9.563  9.117]
[ 9.73   7.518  3.227]
[ 9.984  2.773  6.852]]

inv_:
[3 4 1 0 2 4 0]

c:
[2 1 1 1 2]

为什么不使用pandas中的drop_duplicate:

>>> timeit pd.DataFrame(image.reshape(-1,3)).drop_duplicates().values
1 loops, best of 3: 3.08 s per loop

>>> timeit np.vstack({tuple(r) for r in image.reshape(-1,3)})
1 loops, best of 3: 51 s per loop

np。当我在np.random.random(100).重塑(10,10)上运行它时，它是唯一的，返回所有唯一的单个元素，但你想要唯一的行，所以首先你需要把它们放入元组:

array = #your numpy array of lists
new_array = [tuple(row) for row in array]
uniques = np.unique(new_array)

这是唯一的方法，我看到你改变类型做你想要的，我不确定如果列表迭代改变为元组是可以的，与你的“不循环”

numpy_indexed包(免责声明:我是它的作者)将Jaime发布的解决方案包装在一个漂亮且经过测试的界面中，加上更多的特性:

import numpy_indexed as npi
new_a = npi.unique(a)  # unique elements over axis=0 (rows) by default

最直接的解决方案是通过使行成为字符串，使行成为单个项。然后可以使用numpy将每一行作为一个整体进行比较，以确定其唯一性。这个解决方案是可推广的，你只需要重塑和转置你的数组为其他组合。以下是所提供的问题的解决方案。

import numpy as np

original = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

uniques, index = np.unique([str(i) for i in original], return_index=True)
cleaned = original[index]
print(cleaned)    

将:

 array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
        [1, 1, 1, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

把我的诺贝尔奖寄出去

import numpy as np
original = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
                     [0, 1, 1, 1, 0, 0],
                     [0, 1, 1, 1, 0, 0],
                     [1, 1, 1, 0, 0, 0],
                     [1, 1, 1, 1, 1, 0]])
# create a view that the subarray as tuple and return unique indeies.
_, unique_index = np.unique(original.view(original.dtype.descr * original.shape[1]),
                            return_index=True)
# get unique set
print(original[unique_index])