这是一种适用于dtype
np.uint8比快的数组的方法
np.unique。
首先，创建一个要使用的数组：
In [128]: a = np.random.randint(1, 128, size=(10, 3000, 3000)).astype(np.uint8)
为了以后进行比较，请使用查找唯一值
np.unique：
In [129]: u = np.unique(a)
这是更快的方法；
v将包含结果：
In [130]: q = np.zeros(256, dtype=int)In [131]: q[a.ravel()] = 1In [132]: v = np.nonzero(q)[0]
验证我们得到了相同的结果：
In [133]: np.array_equal(u, v)Out[133]: True
定时：
In [134]: %timeit u = np.unique(a)2.86 s ± 9.02 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)In [135]: %timeit q = np.zeros(256, dtype=int); q[a.ravel()] = 1; v = np.nonzero(q)300 ms ± 5.52 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
因此，对于2.86秒
np.unique()，对于替代方法0.3秒。
