用np.unique处理二维数组重复行时必须指定axis=0，否则会展平数组导致丢失行结构；需保序时用return_index=true配合np.sort；浮点数行应先np.round再去重；大数据量需注意内存并考虑pandas替代。
用 np.unique 处理二维数组重复行时必须指定 axis=0
默认情况下 np.unique 会把整个二维数组展平再去重，结果变成一维，完全丢失行结构。这是最常踩的坑——看着代码没错，输出却对不上预期。
正确做法是显式传入 axis=0，让 NumPy 按行比较：
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [5, 6]]) unique_rows = np.unique(arr, axis=0) # 输出: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
注意：axis=0 表示“沿第 0 轴（行方向）操作”，即把每一行当作一个整体来比对；不写这参数就等于没做二维去重。
需要保留原始顺序？别用 np.unique 默认行为
np.unique 默认会排序，返回的行按字典序升序排列，和原始出现顺序无关。如果业务要求保持首次出现的位置（比如日志去重、采样保序），得换方法。
- 用
np.lexsort+np.diff手动标记重复：先排序索引，再找相邻差异为 0 的行 - 更直接的是用
np.unique的return_index=True，再配合np.sort取最小索引：
_, idx = np.unique(arr, axis=0, return_index=True) unique_rows_in_order = arr[np.sort(idx)]
这个组合能确保每组重复行只保留**第一次出现的那行**，且整体顺序与原数组中首次出现位置一致。
处理浮点数行时，np.unique 可能失效
浮点计算误差会让本应相同的两行在数值上差一点（比如 0.1 + 0.2 != 0.3），np.unique 严格按位比较，就会误判为不同行。
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解决思路不是四舍五入（会引入新误差），而是改用近似比较逻辑：
- 用
np.round(arr, decimals=10)统一截断精度，再传给np.unique - 或改用
scipy.spatial.distance.pdist+ 自定义阈值判断，但开销大，仅当精度要求极高时考虑
多数场景下 np.round(..., 10) 已足够稳定，比手动写循环快得多。
内存和性能：大数组别直接用 np.unique 不加限制
当数组行数超百万、列数较多时，np.unique 内部会构建临时索引结构，内存占用可能飙升到原数组的 2–3 倍，甚至触发 MemoryError。
可选缓解方式：
- 加
return_inverse=False, return_counts=False关掉不需要的返回值（默认全开） - 对列做预筛选：如果某列区分度高（如 ID 列），先用
np.unique在该列上去重，再对子集做全行比对 - 实在太大就分块处理，但要注意跨块重复行会被漏掉——得额外缓存上一块的唯一行做二次校验
真正的大数据量场景，NumPy 不是银弹；这时候该考虑 pandas.DataFrame.drop_duplicates（底层优化更好）或转到 Dask。
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