在Python的数据分析世界里，`numpy` 是一个不可或缺的工具库，而其中的 `unique()` 函数更是处理数组去重的好帮手🌟。今天就来详细聊聊这个实用的小功能！

`numpy.unique()` 的主要作用是返回输入数组中的唯一元素，并以排序后的形式呈现，默认从小到大排列👇。它的语法简单易懂：`numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False)`。

首先，让我们看看基本用法：

```python

import numpy as np

arr = np.array([1, 1, 2, 3, 4, 3])

unique_arr = np.unique(arr)

print(unique_arr) 输出: [1 2 3 4]

```

此外，它还支持一些扩展参数：

- `return_index=True`：返回每个唯一元素在原数组中的第一个出现位置；

- `return_counts=True`：统计每个唯一值的重复次数。

例如：

```python

unique, indices, counts = np.unique(arr, return_index=True, return_counts=True)

print(indices) 唯一值的索引位置

print(counts) 每个值的出现次数

```

总之，`numpy.unique()` 是简化数据分析和预处理的强大工具，无论是学习还是实战都非常推荐掌握哦💪！