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
除了@Jaime出色的回答，另一种折叠一行的方法是使用a.strides[0](假设a是c -毗连的)，它等于a.dtype.itemsize* a.c nshape[0]。此外，void(n)是dtype((void,n))的快捷方式。我们最终得到了这个最短的版本:
a[unique(a.view(void(a.strides[0])),1)[1]]
For
[[0 1 1 1 0 0]
[1 1 1 0 0 0]
[1 1 1 1 1 0]]
其他回答
这里是@Greg pythonic answer的另一种变体
np.vstack(set(map(tuple, a)))
除了@Jaime出色的回答，另一种折叠一行的方法是使用a.strides[0](假设a是c -毗连的)，它等于a.dtype.itemsize* a.c nshape[0]。此外，void(n)是dtype((void,n))的快捷方式。我们最终得到了这个最短的版本:
a[unique(a.view(void(a.strides[0])),1)[1]]
For
[[0 1 1 1 0 0]
[1 1 1 0 0 0]
[1 1 1 1 1 0]]
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
还有另一个可能的解决方案
np.vstack({tuple(row) for row in 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])
