用不在数据集中的值替换numpy数组中的所有非唯一值

我正在处理大型(掩蔽)2D numpy阵列,这些阵列源自全国范围内分辨率为10到200米的光栅数据集。数组非常大,可以包含数百万个值。

in_array = numpy.array([[1,2,2],[4,4,6]])
out_array = uniqify(in_array)
print(out_array)
>>>
numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])

这是一种方法,但我担心它可能会严重损坏大型数据集:

def uniqify(array):
    count = 0
    for i in range(array.shape[0]):
        for j in range(array.shape[1]):
            array[i][j]= count
            count = count+1
    return array


array = np.array([[100,2,3],[4,5,5,],[4,8,7]])
uniqified = uniqify(array)
print(uniqified)

我想知道是否有现成的,计算效率高的方法来做到这一点,而不使用嵌套 for

谢谢