在程序设计中，时常会遇到数据的唯一化、相同、相异信息的提取等工作，在格式化的向量存储矩阵中南，numpy能够提供比较不错的快速处理功能。

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1，唯一化的实现：

In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean'])
In [64]: data
Out[64]:
array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'],
  dtype='|S7')
In [65]: np.unique(data)
Out[65]:
array(['boolean', 'double', 'float', 'int'],
  dtype='|S7')
In [66]: data = np.array([1,5,3,6,2,4,1,3,5,7,9])
In [67]: data
Out[67]: array([1, 5, 3, 6, 2, 4, 1, 3, 5, 7, 9])
In [68]: np.unique(data)
Out[68]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9])

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