在 NumPy 数组中获取唯一行时保留顺序

Question

我有三个二维数组 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]])

然后我将这些数组堆叠成一个数组：

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，我想删除重复的行。所以，numpy.unique 完成了工作。

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]])

但是，这里有一个问题。获取唯一行时，原始顺序会丢失。我怎样才能保留原始顺序并仍然采用唯一行？

所以，预期的输出应该是：

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

Answer 1

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]])

Answer 2

得到堆叠数组后

第 1 步：获取已排序唯一数组的行索引

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

注意：row_indexes 保存排序数组的索引

第 2 步：现在使用排序后的索引遍历堆叠数组

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!!!!!

在 NumPy 数组中获取唯一行时保留顺序

Retain order when taking unique rows in a NumPy array

python

numpy

multidimensional-array

unique

size-reduction