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)))

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'

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]])

为什么不使用pandas中的drop_duplicate:

>>> timeit pd.DataFrame(image.reshape(-1,3)).drop_duplicates().values
1 loops, best of 3: 3.08 s per loop

>>> timeit np.vstack({tuple(r) for r in image.reshape(-1,3)})
1 loops, best of 3: 51 s per loop

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]