Удаление повторяющихся строк массива numpy

Ответ 1

Вы можете использовать numpy unique. Поскольку вам нужны уникальные строки, нам нужно поместить их в кортежи:

import numpy as np

data = np.array([[1,8,3,3,4],
                 [1,8,9,9,4],
                 [1,8,3,3,4]])

просто применяя np.unique к массиву data, это приведет к следующему:

>>> uniques
array([1, 3, 4, 8, 9])

выводит уникальные элементы в списке. Поэтому, помещая их в кортежи, результат:

new_array = [tuple(row) for row in data]
uniques = np.unique(new_array)

который печатает:

>>> uniques
array([[1, 8, 3, 3, 4],
       [1, 8, 9, 9, 4]])

Ответ 2

Один подход с lex-sorting -

# Perform lex sort and get sorted data
sorted_idx = np.lexsort(data.T)
sorted_data =  data[sorted_idx,:]

# Get unique row mask
row_mask = np.append([True],np.any(np.diff(sorted_data,axis=0),1))

# Get unique rows
out = sorted_data[row_mask]

Пример прогона -

In [199]: data
Out[199]: 
array([[1, 8, 3, 3, 4],
       [1, 8, 9, 9, 4],
       [1, 8, 3, 3, 4],
       [1, 8, 3, 3, 4],
       [1, 8, 0, 3, 4],
       [1, 8, 9, 9, 4]])

In [200]: sorted_idx = np.lexsort(data.T)
     ...: sorted_data =  data[sorted_idx,:]
     ...: row_mask = np.append([True],np.any(np.diff(sorted_data,axis=0),1))
     ...: out = sorted_data[row_mask]
     ...: 

In [201]: out
Out[201]: 
array([[1, 8, 0, 3, 4],
       [1, 8, 3, 3, 4],
       [1, 8, 9, 9, 4]])

Тесты времени выполнения -

В этом разделе рассматриваются все подходы, предложенные в представленных решениях.

In [34]: data = np.random.randint(0,10,(10000,10))

In [35]: def tuple_based(data):
    ...:     new_array = [tuple(row) for row in data]
    ...:     return np.unique(new_array)
    ...: 
    ...: def lexsort_based(data):                 
    ...:     sorted_data =  data[np.lexsort(data.T),:]
    ...:     row_mask = np.append([True],np.any(np.diff(sorted_data,axis=0),1))
    ...:     return sorted_data[row_mask]
    ...: 
    ...: def unique_based(a):
    ...:     a = np.ascontiguousarray(a)
    ...:     unique_a = np.unique(a.view([('', a.dtype)]*a.shape[1]))
    ...:     return unique_a.view(a.dtype).reshape((unique_a.shape[0], a.shape[1]))
    ...: 

In [36]: %timeit tuple_based(data)
10 loops, best of 3: 63.1 ms per loop

In [37]: %timeit lexsort_based(data)
100 loops, best of 3: 8.92 ms per loop

In [38]: %timeit unique_based(data)
10 loops, best of 3: 29.1 ms per loop

Ответ 3

Простым решением может быть:

import numpy as np
def unique_rows(a):
    a = np.ascontiguousarray(a)
    unique_a = np.unique(a.view([('', a.dtype)]*a.shape[1]))
    return unique_a.view(a.dtype).reshape((unique_a.shape[0], a.shape[1]))

data = np.array([[1,8,3,3,4],
                 [1,8,9,9,4],
                 [1,8,3,3,4]])


print unique_rows(data)
#prints:
[[1 8 3 3 4]
 [1 8 9 9 4]]

Вы можете проверить этот для решения многих других проблем.