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
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
其他回答
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
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]]
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'
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”
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,
)
