您可以使用

You can use the answer to this other question of yours to get the counts of the unique items.

在numpy 1.9中，有一个return_counts可选关键字参数，因此您可以轻松做到:

In numpy 1.9 there is a return_counts optional keyword argument, so you can simply do:

>>> my_array
array([[1, 2, 0, 1, 1, 1],
       [1, 2, 0, 1, 1, 1],
       [9, 7, 5, 3, 2, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 2, 0, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])
>>> dt = np.dtype((np.void, my_array.dtype.itemsize * my_array.shape[1]))
>>> b = np.ascontiguousarray(my_array).view(dt)
>>> unq, cnt = np.unique(b, return_counts=True)
>>> unq = unq.view(my_array.dtype).reshape(-1, my_array.shape[1])
>>> unq
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 2, 0, 1, 1, 1],
       [9, 7, 5, 3, 2, 1]])
>>> cnt
array([1, 1, 3, 1])

在早期版本中，您可以按照以下方式进行操作:

In earlier versions, you can do it as:

>>> unq, _ = np.unique(b, return_inverse=True)
>>> cnt = np.bincount(_)
>>> unq = unq.view(my_array.dtype).reshape(-1, my_array.shape[1])
>>> unq
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 2, 0, 1, 1, 1],
       [9, 7, 5, 3, 2, 1]])
>>> cnt
array([1, 1, 3, 1])