Question

假设我有一个像这样的二维数组

numpy.array(
    [[0,1,1.2,3],
    [1,5,3.2,4],
    [3,4,2.8,4], 
    [2,6,2.3,5]])

我希望有一个数组根据最后一列的值的唯一性消除整行，根据第三列的值选择要保留的行。例如在这种情况下，我想只保留其中一行作为最后一列4，并选择具有第三列的次要值的那一行，结果具有类似的结果：

array([0,1,1.2,3],
      [3,4,2.8,4],
      [2,6,2.3,5])

因此消除了行[1,5,3.2,4]

这是最好的方法吗？

Answer 1

我的笨拙是不合时宜的，但这应该有效：

#keepers is a dictionary of type int: (int, int)
#the key is the row's final value, and the tuple is (row index, row[2])
keepers = {}
deletions = []
for i, row in enumerate(n):
    key = row[3]
    if key not in keepers:
        keepers[key] = (i, row[2])
    else:
        if row[2] > keepers[key][1]:
            deletions.append(i)
        else:
            deletions.append(keepers[key][0])
            keepers[key] = (i, row[2])
o = numpy.delete(n, deletions, axis=0)

我已经从我的声明性解决方案中大大简化了它，这个解决方案变得非常笨拙。希望这更容易理解;我们所做的就是维护一个我们想要保留的值字典和一个我们想要删除的索引列表。

Answer 2

通过合并lexsort和unique，可以在Numpy中有效实现此目标

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 1.2, 3], 
              [1, 5, 3.2, 4],
              [3, 4, 2.8, 4], 
              [2, 6, 2.3, 5]])

# Sort by last column and 3rd column when values are equal
j = np.lexsort(a.T)

# Find first occurrence (=smallest 3rd column) of unique values in last column
k = np.unique(a[j, -1], return_index=True)[1]

print(a[j[k]])

这将返回所需的结果

[[ 0.   1.   1.2  3. ]
 [ 3.   4.   2.8  4. ]
 [ 2.   6.   2.3  5. ]]

根据值的唯一性删除numpy数组的行

2 个答案: