如何从np.unique重建数组
从np.unique重建数组的方法可以通过使用np.in1d函数来实现。np.in1d函数可以用于测试一个数组中的元素是否在另一个数组中，并返回一个布尔数组。我们可以使用这个布尔数组来过滤原始数组，从而重建原始数组。
具体步骤如下：
- 导入numpy库：import numpy as np
- 定义原始数组：arr = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
- 使用np.unique函数获取原始数组中的唯一值：unique_values = np.unique(arr)
- 使用np.in1d函数测试原始数组中的元素是否在唯一值数组中：mask = np.in1d(arr, unique_values)
- 使用布尔数组过滤原始数组，重建原始数组：reconstructed_arr = arr[mask]
通过以上步骤，我们可以从np.unique重建原始数组。重建后的数组reconstructed_arr将只包含原始数组中的唯一值，并且顺序与原始数组保持一致。
这种方法适用于需要从原始数组中提取唯一值并重建数组的场景。例如，可以用于数据去重、数据分析、数据可视化等应用中。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
对于exmaple，我有两个数组：'x‘表示实际值，'I’表示数组中的索引。
x = [1, 2, 3, 3, 2, 4]
I = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
在“x”中，第4值是第3值的重复值，第5值是第2值的重复值。
因此，我希望生成
y = [0, 1, 2, 2, 1, 5]
(包含原始数组值的第一次出现指示)
如何使用python方法有效地完成这一任务？
浏览 2提问于2021-11-24得票数 0
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嗨，我有一个像
a = np.array([1,1,1,3,3,6,6,6,6,6,6])
我想把它转换成一个连续数组，如下所示
b = np.array([0,0,0,1,1,2,2,2,2,2,2])
我有一个使用for循环的代码
def fun1(a):
b = a.copy()
for i in range(1,a.shape[0]):
if a[i] != a[i-1]:
b[i] = b[i-1]+1
else:
b[i] = b[i-1]
b = b - b.min()
浏览 0提问于2018-05-13得票数 0
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我找不到更好的方式来表达这个问题。我有这个数组A 0.1, 0.0, -0.2, -0.1, 0.1, 0.5 我想将其转换为B 3, 2, 0, 1, 3, 4 其中，B的每个值都是np.unique(A)中原始浮点值的索引。 有没有一种方便的numpy (矢量化)方法呢？ PS： 另一个示例，考虑数组C [ 0.025, 0.025, -0.025, -0.025, -0.025, 0.075, -0.025, -0.075, 0.075, -0.075] np.unique(C)的结果 array([-0.075, -0.05 , -0.025, 0. , 0.025, 0.
浏览 16提问于2021-10-01得票数 1
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我正在编写一些处理3D三角网格的代码。一旦我导入了网格数据，我需要“统一”在空间中同一点的顶点。
我一直认为numpy数组是存储和操作数据的最快方法，但我似乎找不到一种快速的方法来构建顶点列表，同时避免添加重复的条目。
因此，为了测试方法，创建一个具有10000个唯一行的3x30000数组：
import numpy as np
points = np.random.random((10000,3))
raw_data = np.concatenate((points,points,points))
np.random.shuffle(raw_data)
这可以作为网格数据的一个很好的近似值，
浏览 1提问于2013-06-24得票数 2
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假设我有一个形状(50,10000,10000)的NumPy数组，其中有1000个不同的“集群”。例如，某个地方的体积很小，只有1s，另一个有2s的小卷，等等。我想遍历每个集群来创建一个这样的掩码：
for i in np.unique(arr)[1:]:
mask = arr == i
#do other stuff with mask
创建每个掩码大约需要15秒，迭代1000个集群需要超过4个小时。是否有可能加快代码的速度，或者这是最好的方法，因为不能避免迭代数组的每个元素？
编辑:数组的dtype为uint16
浏览 1提问于2017-11-10得票数 2
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从具有重复值的简单数组开始：
a = np.array([2,3,2,2,3,3,2,1])
我试图从中选择最多2个唯一值。得到的数组将显示为：
b = np.array([2,3,2,3,1])
不管物品的顺序如何。到目前为止，我试图通过以下方法找到唯一的值：
In [20]: c = np.unique(a,return_counts=True)
In [21]: c
Out[21]: (array([1, 2, 3]), array([1, 4, 3]))
这是很有用的，因为它也返回值的频率，但我是按频率进行过滤的。
浏览 4提问于2016-04-06得票数 4
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2回答
import numpy as np
from scipy import signal
y = np.array([[2, 1, 2, 3, 2, 0, 1, 0],
[2, 1, 2, 3, 2, 0, 1, 0]])
maximas = signal.argrelmax(y, axis=1)
print maximas
(array([0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([3, 6, 3, 6], dtype=int64))
得到元组指数的最大值：( 0 ,3)和( 0，6)为第1行2，1，2，3，2，0，1，1，0；( 1，
浏览 5提问于2015-01-01得票数 0
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我有一个具有递归元素的数组a和一个包含排序的唯一值的第二个数组b (以及一个辅助的“索引数组”，c)：
a = np.array(['Bob', 'Anna', 'Bob', 'Charly', 'Bob'])
b = sorted(np.unique(a))
c = np.arange(len(b))
>>> b
array(['Anna', 'Bob', 'Charly'])
>>> c
array([0, 1, 2])
我想要
浏览 2提问于2019-08-16得票数 3
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假设我有两个numpy列表数组：
r = np.array([[1,2,3],[1,2,3],[4,5]])
q= np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
我使用numpy.unique将它们精简为唯一的列表
np.unique(r)
array([[1, 2, 3], [4, 5]], dtype=object)
np.unique(q)
array([1, 2, 3])
您可以看到，np.unique(q)的输出具有不同的深度。
我的问题是:对于上述两个例子，我如何保持一致的“深度”？
也就是说，np.unique(q)给出：
array([[1, 2, 3]], dtyp
浏览 1提问于2013-10-04得票数 3
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我已经看了一遍，看看我是否能找到我的问题的答案，但我认为我对numpy的了解太低了，不知道我是否找到了它！ 给定两个形状相同的数组，我想根据组A中的共享值对数组B中的值进行分组。 例如 arraya = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
arrayb = [45,56,75,34,657,67,88,32,56,3,45,8] 从本质上讲，我希望从这三个数组中--基于arraya的唯一值的1、2和3--它们将包含相同位置的值。 array1 = [45,56,75,34]
array2 = [657,67,88,32]
array3 = [56,3,45,8] 任何指针都会
浏览 64提问于2021-07-30得票数 0
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如果这个问题用词混乱，我很抱歉。我有一个类似下面的数组：[[3,7,9,5],[3,3,7,5]]，虽然要大得多。
如何将其转换为[[0,2,3,1],[0,0,2,1]]这样的格式，在这种格式中，从最低值开始的每个唯一值都被赋予一个从0开始的标识号？目前我使用的是for循环，但速度非常慢。在numpy中有没有什么函数可以加速这个过程？
浏览 1提问于2017-07-20得票数 3
2回答
我使用的是python-3.x，我想计算numpy数组中的重复数……例如： import numpy as np
my_array = np.array([[2, 3, 5],
[2, 3, 5], # duplicate of row 0 (this will be count as 1)
[2, 3, 5], # duplicate of row 0 (this will be count as 2)
[1, 0, 9],
浏览 30提问于2019-01-23得票数 1
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我有大量的numpy数组(~ 10000)，(a1，a2，a3，.，a10000)。每个数组具有相同的形状(10，12)，并且都是dtype = int。在任何数组的任何行中，这12个值都是唯一的。
现在，有许多双倍、三重值等等。我怀疑只有大约十分之一的数组是唯一的(即，在相同的位置上有相同的值)。
我能得到一些关于如何隔离唯一数组的建议吗？我怀疑numpy.array_equal会参与其中，但我对语言已经足够熟悉了，我很难理解如何实现它。
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
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嗨，我正试图在y轴上绘制一个数字数组，例如
arr = np.array(['a','a','bas','dgg','a']) #The actual strings are about 11 characters long
相对于长度相同的浮点数组。我使用的字符串数组非常大~1亿个条目。我想到的解决方案之一是将字符串数组转换为唯一的整数in，例如，
vocab = np.unique(arr)
vocab = list(vocab)
arrId = np.zeros(len(arr))
for i in rang
浏览 1提问于2017-06-02得票数 2
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我在google colab上运行CNN和keras sequential。 我得到以下错误: ValueError:包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any()或a.all() 当我从model.fit函数中删除class_weight参数时，错误就消失了，网络得到了成功的训练。然而，我真的想解释一下不平衡的数据 我检查了我的class_weights向量的形状，它很好(和nd.array，就像你从sklearn计算类权重函数生成class_Weights时得到的一样) 不确定哪些细节是相关的，但我很乐意提供更多关于版本和所有混乱的细节。 p.s 有一个事实可能很重要--我的数据是F
浏览 25提问于2020-04-17得票数 11
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假设我有一个二维numpy数组，它的值对应于一个标签或类。例如，如果为A = [[0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 0]，则位置(0, 0), (0, 1), (1, 3)对应于类'0‘，位置(0, 2), (0, 3), (1, 0), etc对应于类'1’。这是一个非常简单的例子，但一般来说，我要处理的是包含更多项的矩阵。 我想要做的基本上是构建一个字典，其中一个键对应于每个类，它的对应值是一个元组列表，其中每个元组对应于输入矩阵的一个位置，其值就是键。换句话说，根据输入矩阵的值对其进行分组，并获得每个唯一值出现的位置列表。 目前，我有以下代码： S = {i
浏览 17提问于2020-11-08得票数 3
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我正在寻找一种方法来缓存gammaln函数的结果，将其应用于numpy数组，然后对结果求和。目前，我可以使用简单的字典方法缓存gammln结果，但似乎不能有效地迭代数组。下面是该问题的说明性代码片段。
import numpy as np
from scipy.special import gammaln
gammaln_cache_dic = {}
def gammaln_cache(x):
if x not in gammaln_cache_dic:
val = gammaln(x)
gammaln_cache_dic[x] = val
e
浏览 8提问于2017-03-05得票数 0
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我有一个可能包含重复项的数据集。为了找到数据集中的重复项，我将索引放入一个numpy结构化数组中，对数组进行排序，从唯一值创建另一个数组，然后比较两个数组的长度：
data = np.zeros(t_len, dtype={'names':['date', 'symbol'], 'formats':['i8', 'S16']})
data[:] = [(x['date'], x['symbol']) for x in tbl.iterrows()]
data.sort
浏览 0提问于2012-09-27得票数 0
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假设我有一个整数数组x，我想执行以下操作：
获取一个数组unique_x的x的唯一值
构建一个数组y，其中y[i]是值x[i]的unique_x中的索引。
我设法做到了以下几点：
import numpy as np
unique_x = np.unique(x)
y = np.zeros_like(x)
for k, value in unique_x:
indices, = np.nonzero(x == value)
y[indices] = k
我的问题是:是否有办法做到这一点，只使用numpy内置函数和一些切片？我有一种感觉，如果这个循环是用numpy构
浏览 2提问于2014-12-23得票数 0
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我想在2d数组内计数。例如：
list1 = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]
list2 = [1, 2, 3, 4]
print(list1.count(list2))
结果是:2
就像一种魅力。现在，我从OpenCV获得了一个“示例数组”，它不像前面的示例那样工作。
img = cv2.imread('./Unbenannt.png')
i = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
PixelArray = []
for a in range(i.shape[0]):
PixelArray.appe
浏览 1提问于2018-11-05得票数 1
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我目前有一个维数为(n_edges，2)的边数组，其中包含描述为NodeID1，NodeID2的节点对，它们都是整数。我需要有效地枚举这些NodeID，以便可以将它们表示为邻接矩阵中的索引。我目前的方法是提取唯一的一组排序的NodeID，将它们映射为0，范围为不同的节点数量，然后使用pandas.DataFrame.replace(mapping)替换条目。下面是我正在做的一个例子： import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randint(0, 100000000, (40000000, 2))
df = pd.DataFr
浏览 9提问于2021-09-10得票数 3
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在NumPy中，如果我有一个矩阵： [2 4 3
2 8 5
7 6 9] 数字2出现了两次。如果是这样，我如何检查它并返回一个布尔值为true？ 更新:如果矩阵是 [2 0 3
1 5 0
9 6 7] 我如何才能使零被忽略。这里有两个零，但我们并不关心它们，只想在非零的数字重复时返回true。
浏览 178提问于2021-03-15得票数 0
3回答
我有一个list A，它包含一个带有索引的数组。我想通过扫描每个[i,j]来打印所有唯一的索引号。在[0,3]，i=0,j=3.我介绍了预期的产出。
import numpy as np
A=[np.array([[[0, 1],
[0, 3],
[1, 3],
[3, 4],
[3, 6],
[4, 5],
[4, 7],
[5, 7],
[6, 4]]])]
预期输出是
A=[0,1,3,4,5,6,7]
浏览 4提问于2022-08-27得票数 -1
我得到了一个巨大的hdf5文件，它包含一个表，26列，大约30亿行(它不可能放入内存)。我做了很多谷歌搜索，但找不到一种快速的方法来查询一列或一组列的不同值。有没有比遍历所有行和构建列表更快的方法？
浏览 12提问于2019-06-03得票数 1
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我希望在numpy 2D数组中获得唯一的数组，但是数组如下：
a = np.array([[1,2,3], [2,3], [1]])
np.unique(a)
因此，数组有不同数量的元素，我希望平面数组具有以下唯一元素：
[1,2,3]
但是"np.unique“并不像预期的那样起作用。
浏览 0提问于2018-07-10得票数 4
1回答
假设我有一个简单的数组：
a = np.arange(3)
以及一组长度相同的索引：
I = np.array([0, 0, 1])
现在我想根据索引对值进行分组。我将如何分组第一个数组的元素以产生下面的结果？
np.array([[0, 1], [2], dtype=object)
以下是我尝试过的：
a = np.arange(3)
I = np.array([0, 0, 1])
out = np.empty(2, dtype=object)
out.fill([])
aslists = np.vectorize(lambda x: [x], otypes=['object&#
浏览 2提问于2017-07-06得票数 1
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1回答
我正在尝试从numpy数组中删除重复的元素。
Eg:
a = np.array([[0.03,0.32],[0.09,0.26],[0.03,0.32]])
a = np.unique(a,axis=0)
这是完美的工作。但问题是，这段代码是函数的一部分。我把这个函数运行了10次。任何一次运行，系统都会被挂在这条线上。我注意到数组的最大大小为3500，每个元素(内部数组)的长度为60。为什么会发生这种情况，或者其他任何有效的方式？
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
2回答
我有一个问题，我不知道该如何描述，这样你才能理解。我将举一个例子。假设我们在python中有这个数组(B)：
[[ 1 1]
[ 7 11]
[1 20]
[20 1]
[26 11]
[31 11]]
第一列表示用户。第二个是标签。现在，我想创建一个矩阵，这个矩阵的边是“1”，否则就是“0”。我们分别有5个和4个不同的用户和标签，这是一个6*5矩阵。如果我写道：
zero = np.zeros((6,5,).astype(int) #it needs one more row and column
for line in B:
if line[2]:
zero[line
浏览 0提问于2016-12-22得票数 1
1回答
我今天偶然发现了这个问题，我看不出是什么问题：
print(np.unique(label))
>>> [0. 1. 2. 3. 4.]
LAC = label
print(np.unique(LAC))
>>> [0. 1. 2. 3. 4.]
print(np.unique(label))
>>> [0. 1. 2. 3. 4.]
LAC[LAC != 4] = 0
LAC[LAC == 4] = 1
print(np.unique(LAC))
>>> [0. 1.]
print(np.unique(labe
浏览 2提问于2020-07-31得票数 0
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4回答
如果我有一个数组
[0,0,0,0,0,0,1,1,2,2,2,2]
如何使用numpy.mean()计算数组中每个唯一值的平均值。
我希望[6/12, 2/12,4/12]不使用count或len，而只使用np.mean
我刚刚开始学习Python。
浏览 0提问于2020-08-24得票数 2
为了检查用户输入，我试图看到输入只包括一个数字列表。输入是一个包含数字- 1 ,0和1的100x100数组，现在我尝试使用if语句来检查这个数组是否只包含上面的数字。
if np.all(Array) == (-1,0,1):
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
我也试过：
if np.any(Array) == -1 and np.any(Array) == 0 and np.any(Array) == 1:
if np
浏览 4提问于2017-04-01得票数 1
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2回答
我有三个2D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]]) 我把这些数组堆叠成一个数组： In [16
浏览 7提问于2019-01-11得票数 5
回答已采纳
假设我有一个numpy数组，其中包含x，y，z，强度的数组
MyArray=np.array([np.array([1,2,3,.75]),np.array([1,2,2,.32]),np.array([1,2,3,.88])])
当重复发生时，我如何可能将数组减少到唯一的点，同时对强度值求和？
因此，来自上面的最终结果将如下所示：
EndArray=np.array([np.array([1,2,3,1.63]),np.array([1,2,2,.32])])
我正在考虑在x，y，z上使用numpy.unique，但这会给我提供唯一性的整数计数，而根本不考虑强度列。
很抱歉这里缺少代码，但老
浏览 0提问于2017-12-29得票数 3
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如何在这个简单的矩阵分配中删除循环以提高性能？
nk,ncol,nrow=index.shape
for kk in range(0,nk):
for ii in range(0,nrow):
for jj in range(0,ncol):
idx=index[kk][ii][jj]
counter[idx][ii][jj]+=1
我来自C++，我发现很难适应numpy的函数来做一些非常基本的矩阵操作，比如这个。我想我已经把它简化为一个一维循环，但是对于我所需要的，这仍然太慢了，在我看来，必须有一种更直接的方法来实现它。有什么建
浏览 0提问于2020-06-29得票数 2
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1回答
我有一堆4Dnumpy数组的RGB图像，所以形状是(n_images，height，width，n_channels)，其中n_channels是3。如何才能获得所有图像的唯一RGB值的列表。 我发现这个问题是针对单个图像的，但我想将它应用于我的图像堆栈，而不是numpy: unique list of colors in the image循环。
浏览 6提问于2019-08-29得票数 0
回答已采纳
假设我有一个2-d的numpy数组
a = np.array([[1, 1, 2, 2],
[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4],
[3, 3, 4, 4]]
和一个3维的numpy数组
b = np.array([[[1, 2, 8, 8],
[3, 4, 8, 8],
[8, 7, 0, 1],
[6, 5, 3, 2]],
[[1, 1, 1, 3],
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
我已经设置了以下测试程序(Python3.9.5，numpy 1.20.2)：
import asyncio
from datetime import datetime
import numpy as np
async def calculate():
print("=== unique")
await asyncio.to_thread(lambda: np.unique(np.ones((2000, 50000)), axis=0))
print("=== sort")
await asyncio.to_thread(lam
浏览 1提问于2021-05-21得票数 2
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values_array = np.array([2,4,6])
coords_array = np.array([[127,130,130],[127,130,130],[128,131,132]]) 在coords_array中的相同位置，values_array中的每个元素v都有一个“坐标”c。 我需要一个从唯一坐标c到具有该坐标的所有值的平均值的映射。对于这个示例，它将是 mapping[[127,130,130]] = np.mean([2,4])
mapping[[128,131,132]] = np.mean([6]) 不用担心速度，我会这样做： mapping = {}
fo
浏览 14提问于2020-04-30得票数 0
3回答
我想从数组中随机选择，但要求输出数组的元素将增加1(从0开始)。例如，如果我想得到0到5之间的5个数字，那么可以这样做。
np.random.choice(np.arange(6), 5)
array([5, 0, 5, 2, 5])
在这种情况下，我希望这样：
array([2, 0, 2, 1, 2])
另一个例子，如果
np.random.choice(np.arange(6), 5)
array([1, 1, 1, 4, 2])
我试图用这样一种方式来“重新定位”
array([0, 0, 0, 2, 1])
最后的example...select 15数字在0到5之间
np.rand
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
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我有一个小函数，从图像中提取灰度值，并将它们缩小到0到1之间的偶数除法。
from PIL import Image
import numpy as np
import math
def get_binary(I):
Bin = []
unique_vals = np.unique(I)
print(unique_vals)
for y in range(I.size[1]):
c = []
for x in range(I.size[0]):
for n in range(len(unique_vals
浏览 2提问于2018-01-24得票数 2
回答已采纳
1回答
我遇到了许多关于删除重复行的问题，但没有找到我的具体情况的答案。我有一个二维的数字阵列。无论元素在行中的位置如何，我都希望删除重复的行。我也想保留第一个副本。这里有一个简单的可重复的例子。
arr = np.array([['A', 'B'],
['B', 'C'],
['B', 'A']])
我想把下面作为输出。
array([['A', 'B'],
['B', '
浏览 2提问于2020-06-14得票数 0
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我有一段代码，我想试着加速。我一直在使用tensorflow，如果这是解决这个问题的好方法的话。这是我正在做的大型模拟的一部分代码。然而，这段代码运行起来太长了。我有一种方法可以改变它们在表面上被分割的频率，到目前为止，这个循环的分辨率是原来的10倍，循环时间超过了一个小时。有谁有加快速度的建议吗？
Points = PlanesList[0:3,0:3]
Indices = np.array([[0],[1],[2]])
print(np.prod(PlanesList[0,:].shape))
for k in range(1,int(np.prod(PlanesList[0,:].sha
浏览 0提问于2017-07-13得票数 0
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2回答
我有一个二维二进制数组，其中的值只能是0和1。我有一组索引来检查这些索引的二进制矩阵的条目是否重复。我想要删除重复行的矩阵和一组重复的索引。 例如, >>>> a
array([[1, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 1],
[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 0],
]) 我得到了一组索引(0,2,3,4,6,7)。从集合中，对应于(0,2
浏览 19提问于2019-02-04得票数 1
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假设我有这两个数组：
dictionary = np.array(['a', 'b', 'c'])
array = np.array([['a', 'a', 'c'], ['b', 'b', 'c']])
我想用它在dictionary中的值的索引替换array中的每个元素。所以：
for index, value in enumerate(dictionary):
array[array == value] = index
array = a
浏览 13提问于2017-02-23得票数 1
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我有一个像这样的数据名
id rev committer_id
date
1996-07-03 08:18:15 1 76620 1
1996-07-03 08:18:15 2 76621 2
1996-11-18 20:51:08 3 76987 3
1996-11-21 09:12:53 4 76995 2
1996-11-21 09:16:33 5 76997 2
1996-11-21 09:39:27 6
浏览 0提问于2015-12-01得票数 0
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如果数组A1的第一个数字不在数组A2的第一列中，我会尝试用数组A2对数组A1进行vstack：
A1 = np.array([])
numbers = [1,2,3,3,4,4,5,6,7,8,9]
for number in numbers:
if number not in A1[:,0]:
A2 = [number,10]
A1 = np.vstack((A1,A2))
此时，我创建了一个虚拟的空2D数组，然后我抑制了虚拟的值：
A1 = np.zeros(shape=(2,2))
numbers = [1,2,3,3,4,4,5,6,7,8,9]
fo
浏览 0提问于2018-04-09得票数 2
2回答
我有一个数组"station“，它包含两个值28450.，29980..这些表示桩号名称。我想使用numpy在一个新变量中获得这些站点的计数： station_count = np.unique(station)
print("The number of unique stations is ", station_count) 给了我： 唯一站点的数量为28450个。29980。 我如何得到数字2而不是28450。29980..我尝试过count，但我似乎没有理解正确的语法。
浏览 30提问于2019-06-29得票数 0
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我有一个像这样的平方系统矩阵：
[[-1. -0.70710678 -0.70710678 -0.70710678 -0. ]
[-0.70710678 -1. -1. -1. -0. ]
[-0.70710678 -1. -1. -1. -0. ]
[-0.70710678 -1. -1. -1. -0. ]
[-0. -0. -0.
浏览 10提问于2022-04-11得票数 0
3回答
我有一个数字对数组。配对中的第二个值是分数。在成对的第一个值相等的元素中，我只想保留得分最高/第二个值最高的元素。我可以根据任何一个索引对列表进行排序，但没有找到如何提取该列表的各个部分来从每个部分中挑选每个获胜者的教程。
pairs = np.array([[2., 0.5], [2., 0.9],[3., 0.9], [2., 0.3], [8., 0.77], [8., 0.93],[2., 0.8]])
应该是：
np.array([[2., 0.9],[3., 0.9], [8., 0.93]])
浏览 1提问于2021-03-20得票数 0
我有带有rgb像素数据的2d数组(一行3像素的2行)。
[[[255, 255, 255],[3, 0, 2],[255, 255, 255]],[[255, 255, 255],[3, 0, 2],[255, 255, 255]]]
我怎样才能得到唯一的像素？我想要
[[255, 255, 255], [3, 0, 2]]
我正在尝试将np.unique和np.transpose与np.reshape结合使用，但我无法获得所需的结果。
浏览 3提问于2022-10-19得票数 1
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