mindspore.Tensor.unique_consecutive

mindspore.Tensor.unique_consecutive(return_idx=False, return_counts=False, axis=None)[源代码]

返回输入张量中每个连续等效元素组中唯一的元素。

参数：

  • return_idx (bool, 可选) - 是否返回原始输入中，各元素在返回的唯一列表中的结束位置的索引。默认值：False。

  • return_counts (bool, 可选) - 是否返回每个唯一元素的计数。默认值：False。

  • axis (int, 可选) - 维度。如果为None，对输入进行展平操作，返回其唯一性。如果指定，必须是int32或int64类型。默认值：None。

返回：

Tensor或包含Tensor对象的元组（ output 、 idx 、 counts ）。 output 与输入张量具有相同的类型，用于表示唯一标量元素的输出列表。 如果 return_idx 为 True，则会有一个额外的返回张量 idx，它的形状与输入张量相同，表示原始输入中的元素映射到输出中的位置的索引。如果 return_idx 为 True，则会有一个额外的返回张量 counts，表示每个唯一值或张量的出现次数。

异常：

  • RuntimeError - axis 不在 [-ndim, ndim-1] 范围内。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> x = Tensor(np.array([1, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 2]), mstype.int32)
>>> output, idx, counts = x.unique_consecutive(return_idx=True, return_counts=True, axis=None)
>>> print(output)
[1 2 3 1 2]
>>> print(idx)
[0 0 1 1 2 3 3 4]
>>> print(counts)
[2 2 1 2 1]