Python 仅获取重复列的索引

给定以下数组：

np.array([1,2,3,3,3,4,4,5])

我只想获得重复值的索引，因此输出如下所示：

np.array([3,4,6])

这是如此基本，我觉得我错过了一些简单的numpy命令，但我似乎找不到一个简单的非循环解决方案。有人有什么想法吗

理想情况下，解决方案将是高效的（无循环）并可扩展到多个维度

一个多层面的案例可能是这样的：给定

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

它应该会回来

[3]

由于索引3中存在重复的

[1,1]

，这可能会起作用：

[i for i in np.arange(len(x)) if i not in np.unique(x, return_index=True)[1]]

---

诚然，过滤部分肯定可以改进。

一种方法是组合np.where和np.diff（重复项是差值等于零的项）：

---

使用

np查找唯一值。唯一

，其余为重复值（此解决方案不需要对数组进行排序。您可以轻松地将其扩展到多维。请提供多维输入/输出示例，我将对其进行更新）：

输出：

[3 4 6]

[3]

更新：每个OP对多维案例的更新：

at = a.T
b = np.ascontiguousarray(at).view(np.dtype((np.void, at.dtype.itemsize * at.shape[1])))
np.delete(np.arange(b.size), np.unique(b,return_index=True)[1])

或者@Adrix在评论中提出的类似且更简单的建议：

np.delete(np.arange(a.shape[1]), np.unique(a,return_index=True, axis=1)[1])

输出：

[3 4 6]

[3]

---

问题:1。输入总是排序的吗？2.多维度中的重复项是什么？重复向量/张量，或单个元素重复？1）输入不总是被排序2）多维度中的重复可能是例如：[[3,2,1,1]，[2,2,1,1]]，它应该返回单个3（我们在索引3处有一个重复的[1,1]），并用多维caseAh更新，与我想象的不同，多维的期望输出是。添加了扩展以覆盖它。谢谢。这很漂亮，谢谢！我扩展到多维的方式略有不同，只是在np.unique中指定了轴，在arange中指定了相同的轴，并使用a.shape[axis]@Adrix是的，你是对的。在答案中添加了这一点。非常感谢。

[3]