удаление строк массива numpy на основе уникальности значения - PullRequest
4 голосов
/ 22 января 2009

допустим, у меня есть двумерный массив, подобный этому

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

Я хочу сформировать массив, исключающий целые строки на основе уникальности значений последнего столбца, выбирая строку, которую нужно сохранить, основываясь на значении третьего столбца. например в этом случае я хотел бы сохранить только одну из строк с последним столбцом 4 и выбрать ту, которая имеет второстепенное значение третьего столбца, получив в результате что-то подобное:

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

исключая таким образом строку [1,5,3.2,4]

Какой лучший способ сделать это?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 10 декабря 2014

Это может быть эффективно достигнуто в Numpy путем объединения lexsort и unique следующим образом

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]])

Возвращает желаемый результат

[[ 0.   1.   1.2  3. ]
 [ 3.   4.   2.8  4. ]
 [ 2.   6.   2.3  5. ]]
1 голос
/ 22 января 2009

Моя шалость - это выход из практики, но это должно сработать:

#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)

Я значительно упростил это из своего декларативного решения, которое становилось довольно громоздким. Надеюсь, это легче следовать; все, что мы делаем, это поддерживаем словарь значений, которые мы хотим сохранить, и список индексов, которые мы хотим удалить.

...