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
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)
其他回答
这里是@Greg pythonic answer的另一种变体
np.vstack(set(map(tuple, a)))
让我们以列表的形式获取整个numpy矩阵，然后从这个列表中删除重复项，最后将我们唯一的列表返回到numpy矩阵中:
matrix_as_list=data.tolist()
matrix_as_list:
[[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]]
uniq_list=list()
uniq_list.append(matrix_as_list[0])
[uniq_list.append(item) for item in matrix_as_list if item not in uniq_list]
unique_matrix=np.array(uniq_list)
unique_matrix:
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 0]])
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,
)
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
