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在numpy数组中获取唯一行时保留顺序

size-reduction unique multidimensional-array numpy python

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kmario23 Mazdak · 技术社区 · 6 年前

我有三个二维阵列 a1 , a2 和 a3

In [165]: a1
Out[165]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])

In [166]: a2
Out[166]: 
array([[ 9, 10, 11],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20]])

In [167]: a3 
Out[167]: 
array([[6, 7, 8],
       [4, 5, 5]])

我把这些数组叠加成一个数组:

In [168]: stacked = np.vstack((a1, a2, a3))

In [170]: stacked 
Out[170]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [ 9, 10, 11],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20],
       [ 6,  7,  8],
       [ 4,  5,  5]])

现在,我想去掉重复的行。所以, numpy.unique 做这项工作。

In [169]: np.unique(stacked, axis=0)
Out[169]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 4,  5,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20]])

然而,这里有一个问题。获取唯一行时,原始订单将丢失。如何保留原始排序并保留唯一行?

因此,预期输出应该是:

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20],
       [ 4,  5,  5]])

2 回复 | 直到 6 年前

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BENY 6 年前

使用 return_index

_,idx=np.unique(stacked, axis=0,return_index=True)

stacked[np.sort(idx)]
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20],
       [ 4,  5,  5]])

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farhad 6 年前

在得到叠加数组之后

步骤1:获取已排序的唯一数组的行索引

row_indexes = np.unique(stacked, return_index=True, axis=0)[1]

注意:行索引包含已排序数组的索引

第2步:现在用已排序的索引迭代堆栈数组

sorted_index=sorted(row_indexes)
new_arr=[]
for i in range(len(sorted_index)):
    new_arr.append(stacked[sorted_index[i]]

就是这样!!!!!!!