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

基于本页的答案,我写了一个函数,它复制了MATLAB的唯一(input,'rows')函数的功能,并附加了接受公差以检查唯一性的功能。它还返回c = data[ia,:]和data = c[ic,:]这样的索引。如果您发现任何不符或错误,请报告。

def unique_rows(data, prec=5):
    import numpy as np
    d_r = np.fix(data * 10 ** prec) / 10 ** prec + 0.0
    b = np.ascontiguousarray(d_r).view(np.dtype((np.void, d_r.dtype.itemsize * d_r.shape[1])))
    _, ia = np.unique(b, return_index=True)
    _, ic = np.unique(b, return_inverse=True)
    return np.unique(b).view(d_r.dtype).reshape(-1, d_r.shape[1]), ia, ic

其他回答

np。当我在np.random.random(100).重塑(10,10)上运行它时,它是唯一的,返回所有唯一的单个元素,但你想要唯一的行,所以首先你需要把它们放入元组:

array = #your numpy array of lists
new_array = [tuple(row) for row in array]
uniques = np.unique(new_array)

这是唯一的方法,我看到你改变类型做你想要的,我不确定如果列表迭代改变为元组是可以的,与你的“不循环”

从NumPy 1.13开始,可以简单地选择轴来选择任何N-dim数组中的唯一值。要获得唯一的行,可以这样做:

Unique_rows = np。独特的(original_array轴= 0)

这里是@Greg pythonic answer的另一种变体

np.vstack(set(map(tuple, a)))
import numpy as np
original = 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]])
# create a view that the subarray as tuple and return unique indeies.
_, unique_index = np.unique(original.view(original.dtype.descr * original.shape[1]),
                            return_index=True)
# get unique set
print(original[unique_index])

numpy_indexed包(免责声明:我是它的作者)将Jaime发布的解决方案包装在一个漂亮且经过测试的界面中,加上更多的特性:

import numpy_indexed as npi
new_a = npi.unique(a)  # unique elements over axis=0 (rows) by default