我需要在numpy.array中找到唯一的行。
例如:
>>> a # I have
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
>>> new_a # I want to get to
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
我知道我可以创建一个集和循环数组，但我正在寻找一个有效的纯numpy解决方案。我相信有一种方法可以将数据类型设置为void，然后我可以使用numpy。唯一的，但我不知道如何让它工作。
当前回答
np。给出一个元组列表的唯一作品:
>>> np.unique([(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (2, 2)])
Out[9]:
array([[1, 1],
[2, 2],
[3, 3],
[4, 4]])
对于列表列表，它会引发TypeError: unhashable type: 'list'
其他回答
np。给出一个元组列表的唯一作品:
>>> np.unique([(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (2, 2)])
Out[9]:
array([[1, 1],
[2, 2],
[3, 3],
[4, 4]])
对于列表列表，它会引发TypeError: unhashable type: 'list'
对于一般用途，如3D或更高的多维嵌套数组，可以尝试这样做:
import numpy as np
def unique_nested_arrays(ar):
origin_shape = ar.shape
origin_dtype = ar.dtype
ar = ar.reshape(origin_shape[0], np.prod(origin_shape[1:]))
ar = np.ascontiguousarray(ar)
unique_ar = np.unique(ar.view([('', origin_dtype)]*np.prod(origin_shape[1:])))
return unique_ar.view(origin_dtype).reshape((unique_ar.shape[0], ) + origin_shape[1:])
满足你的2D数据集:
a = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
unique_nested_arrays(a)
给:
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
还有3D数组，比如:
b = np.array([[[1, 1, 1], [0, 1, 1]],
[[0, 1, 1], [1, 1, 1]],
[[1, 1, 1], [0, 1, 1]],
[[1, 1, 1], [1, 1, 1]]])
unique_nested_arrays(b)
给:
array([[[0, 1, 1], [1, 1, 1]],
[[1, 1, 1], [0, 1, 1]],
[[1, 1, 1], [1, 1, 1]]])
我比较了速度的建议替代方案，惊奇地发现，void视图唯一解决方案甚至比numpy的带有axis参数的本机唯一解决方案还要快一点。如果你想要速度，你会想要
numpy.unique(
a.view(numpy.dtype((numpy.void, a.dtype.itemsize*a.shape[1])))
).view(a.dtype).reshape(-1, a.shape[1])
我已经在npx.unique_rows中实现了最快的变体。
在GitHub上也有一个bug报告。
代码重现情节:
import numpy
import perfplot
def unique_void_view(a):
return (
numpy.unique(a.view(numpy.dtype((numpy.void, a.dtype.itemsize * a.shape[1]))))
.view(a.dtype)
.reshape(-1, a.shape[1])
)
def lexsort(a):
ind = numpy.lexsort(a.T)
return a[
ind[numpy.concatenate(([True], numpy.any(a[ind[1:]] != a[ind[:-1]], axis=1)))]
]
def vstack(a):
return numpy.vstack([tuple(row) for row in a])
def unique_axis(a):
return numpy.unique(a, axis=0)
perfplot.show(
setup=lambda n: numpy.random.randint(2, size=(n, 20)),
kernels=[unique_void_view, lexsort, vstack, unique_axis],
n_range=[2 ** k for k in range(15)],
xlabel="len(a)",
equality_check=None,
)
这些答案对我都没用。我假设我的唯一行包含字符串而不是数字。然而，来自另一个帖子的答案确实起作用了:
来源:https://stackoverflow.com/a/38461043/5402386
你可以使用.count()和.index()列表的方法
coor = np.array([[10, 10], [12, 9], [10, 5], [12, 9]])
coor_tuple = [tuple(x) for x in coor]
unique_coor = sorted(set(coor_tuple), key=lambda x: coor_tuple.index(x))
unique_count = [coor_tuple.count(x) for x in unique_coor]
unique_index = [coor_tuple.index(x) for x in unique_coor]
我们实际上可以将m x n数值numpy数组转换为m x 1 numpy字符串数组，请尝试使用以下函数，它提供了count, inverse_idx等，就像numpy.unique一样:
import numpy as np
def uniqueRow(a):
#This function turn m x n numpy array into m x 1 numpy array storing
#string, and so the np.unique can be used
#Input: an m x n numpy array (a)
#Output unique m' x n numpy array (unique), inverse_indx, and counts
s = np.chararray((a.shape[0],1))
s[:] = '-'
b = (a).astype(np.str)
s2 = np.expand_dims(b[:,0],axis=1) + s + np.expand_dims(b[:,1],axis=1)
n = a.shape[1] - 2
for i in range(0,n):
s2 = s2 + s + np.expand_dims(b[:,i+2],axis=1)
s3, idx, inv_, c = np.unique(s2,return_index = True, return_inverse = True, return_counts = True)
return a[idx], inv_, c
例子:
A = np.array([[ 3.17 9.502 3.291],
[ 9.984 2.773 6.852],
[ 1.172 8.885 4.258],
[ 9.73 7.518 3.227],
[ 8.113 9.563 9.117],
[ 9.984 2.773 6.852],
[ 9.73 7.518 3.227]])
B, inv_, c = uniqueRow(A)
Results:
B:
[[ 1.172 8.885 4.258]
[ 3.17 9.502 3.291]
[ 8.113 9.563 9.117]
[ 9.73 7.518 3.227]
[ 9.984 2.773 6.852]]
inv_:
[3 4 1 0 2 4 0]
c:
[2 1 1 1 2]
