NumPy中的ndarray对象是一种强大的多维数组工具，能够存储任意数量的元素，并配备了众多实用的属性和方法。尽管“唯一元素”的概念在许多数据处理场景中至关重要，但ndarray对象本身并不具备名为“unique”的属性。这是因为unique更像是一个集合的特性，而ndarray的本质是多维数组。

对于ndarray不包含unique属性的原因，可以深入解析如下：

从属性的作用范围来看，unique属性通常用于找到数据集中的唯一元素，这在数据分析和机器学习等场景中非常有价值。ndarray的核心操作通常聚焦于数组中的元素，而非寻找唯一的元素。unique属性对于常规的数组操作来说，可能并不是一个核心需求。

从计算复杂度的角度来看，unique属性需要扫描整个数据集以找出所有唯一的元素，这可能会涉及较高的计算成本。在追求高效的计算过程中，这种计算复杂度可能会成为一个瓶颈。特别是在资源有限或者对响应时间有严格要求的应用中，这一点尤为重要。

考虑与其他数组操作的兼容性，unique属性在某些情况下可能会与其他数组操作产生兼容性问题。例如，当尝试与不具有unique属性的数组对象进行交互操作时，可能会出现意想不到的困难或错误。在设计ndarray的使用策略时，必须慎重考虑其与现有数组操作的兼容性。

从实用性的角度看，尽管unique属性在理论上看起来很实用，但在实际操作中可能并不总是如此。许多情况下，我们可能并不需要找出数据集中的唯一元素，或者可能并不需要借助unique属性来简化代码。对于初学者或不太熟悉ndarray的开发者来说，理解unique属性的应用场景和使用条件尤为重要，避免在不必要的情况下误用或滥用。在实际应用中，理解并合理运用这一属性才能真正发挥其价值。