在 NumPy 中，'unique' 属性是一个非常有用的属性，用于返回一个独特的数字序列。但是，有时候我们可能会遇到一种情况，即我们无法使用这个属性。

在 NumPy 中，'unique' 属性实际上是一个布尔索引，它指示一个数组是否包含重复的元素。当 'unique' 属性为 True 时，它表示数组中的元素是唯一的，当 'unique' 属性为 False 时，它表示数组中的元素可能存在重复。

那么，我们该如何使用 NumPy 中的 'unique' 属性呢？

首先，我们需要明确一个概念，即当一个数组中存在重复的元素时，'unique' 属性并不会总是返回 True。例如，在 NumPy 中，数组 [1, 2, 2, 3, 3] 将具有 'unique' 属性为 False，因为其中存在重复的元素。

那么，我们该如何解决这个问题呢？

一种解决方法是使用 NumPy 中的 numpy.where 函数。通过 numpy.where，我们可以根据 'unique' 属性返回一个独特的数字序列。例如，以下代码将返回一个数组中唯一的元素：

import numpy as np

# 创建一个数组
my_array = np.array([1, 2, 2, 3, 3])

# 使用 numpy.where 函数根据 unique 属性返回一个独特的数字序列
unique_array = my_array[np.where(my_array.unique == False)[0]]

另一种解决方法是使用 NumPy 中的 numpy.interp21 函数。通过 numpy.interp21，我们可以根据 'unique' 属性返回一个独特的数字序列。例如，以下代码将返回一个数组中唯一的元素：

import numpy as np

# 创建一个数组
my_array = np.array([1, 2, 2, 3, 3])

# 使用 numpy.interp21 函数根据 unique 属性返回一个独特的数字序列
unique_array = my_array.interp21(my_array.unique)

在 NumPy 中，'unique' 属性是一个非常有用的属性，用于返回一个独特的数字序列。但是，有时候我们可能会遇到一种情况，即我们无法使用这个属性。在这种情况下，我们可以使用 numpy.where 或 numpy.interp21 函数来根据 'unique' 属性返回一个独特的数字序列。