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
最直接的解决方案是通过使行成为字符串，使行成为单个项。然后可以使用numpy将每一行作为一个整体进行比较，以确定其唯一性。这个解决方案是可推广的，你只需要重塑和转置你的数组为其他组合。以下是所提供的问题的解决方案。
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]])
uniques, index = np.unique([str(i) for i in original], return_index=True)
cleaned = original[index]
print(cleaned)
将:
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
把我的诺贝尔奖寄出去
其他回答
这里是@Greg pythonic answer的另一种变体
np.vstack(set(map(tuple, a)))
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)
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])
最直接的解决方案是通过使行成为字符串，使行成为单个项。然后可以使用numpy将每一行作为一个整体进行比较，以确定其唯一性。这个解决方案是可推广的，你只需要重塑和转置你的数组为其他组合。以下是所提供的问题的解决方案。
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]])
uniques, index = np.unique([str(i) for i in original], return_index=True)
cleaned = original[index]
print(cleaned)
将:
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
把我的诺贝尔奖寄出去
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'
