用于二维数组中非唯一元素的numpy过滤器

numpy过滤器是numpy库中用于二维数组中非唯一元素的函数或方法。它可以帮助我们筛选出数组中出现次数大于1的元素，并进行处理或分析。

在numpy库中，可以使用以下方法来实现对二维数组中非唯一元素的过滤：

1. 使用numpy.unique()函数找出二维数组中的唯一元素，并返回一个新的数组。通过将原数组与返回的唯一元素数组进行比较，可以得到一个布尔数组，其中True表示对应位置的元素是非唯一元素，False表示对应位置的元素是唯一元素。

示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
unique_elements, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
filter_arr = counts[arr] > 1

filtered_arr = arr[filter_arr]
print(filtered_arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [1 2 3]]

在上述示例中，我们先使用numpy.unique()函数找出了二维数组arr中的唯一元素，并返回了一个包含唯一元素的数组unique_elements和对应的出现次数的数组counts。然后，我们根据counts数组，通过比较arr数组中的元素是否大于1，得到了一个布尔数组filter_arr。最后，通过使用filter_arr作为索引，我们可以筛选出出现次数大于1的非唯一元素。

1. 使用numpy.bincount()函数和numpy.where()函数结合，可以快速找出二维数组中的非唯一元素，并返回一个新的数组。

示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
flatten_arr = arr.flatten()
counts = np.bincount(flatten_arr)
filter_arr = np.where(counts > 1)

filtered_arr = arr[filter_arr]
print(filtered_arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [1 2 3]]

在上述示例中，我们首先使用arr.flatten()将二维数组转换为一维数组。然后，使用numpy.bincount()函数统计一维数组中每个元素的出现次数，并返回一个新的数组counts。接下来，使用numpy.where()函数找出counts数组中大于1的索引位置，并返回一个元组(filter_arr,)，其中包含了满足条件的索引。最后，通过使用filter_arr作为索引，我们可以筛选出出现次数大于1的非唯一元素。

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