我有一个大的n x 2 numpy数组,格式为(x,y)坐标。我想过滤这个数组,以便:
例如,在以下数组中:
arr = [[1, 4]
[1, 8]
[2, 3]
[4, 6]
[4, 2]
[5, 1]
[5, 2]
[5, 6]]
我希望结果是:
arr = [[1, 8]
[2, 3]
[4, 6]
[5, 6]]
我已经探索过np.unique和np.where,但无法弄清楚如何利用它们来解决这个问题。非常感谢!
答案 0 :(得分:3)
这是基于np.maximum.reduceat
-
def grouby_maxY(a):
b = a[a[:,0].argsort()] # if first col is already sorted, skip this
grp_idx = np.flatnonzero(np.r_[True,(b[:-1,0] != b[1:,0])])
grp_maxY = np.maximum.reduceat(b[:,1], grp_idx)
return np.c_[b[grp_idx,0], grp_maxY]
或者,如果您想带np.unique
,我们可以使用grp_idx
查找np.unique(b[:,0], return_index=1)[1]
。
示例运行 -
In [453]: np.random.seed(0)
In [454]: arr = np.random.randint(0,5,(10,2))
In [455]: arr
Out[455]:
array([[4, 0],
[3, 3],
[3, 1],
[3, 2],
[4, 0],
[0, 4],
[2, 1],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 4]])
In [456]: grouby_maxY(arr)
Out[456]:
array([[0, 4],
[1, 4],
[2, 1],
[3, 3],
[4, 0]])