Question

不幸的是，它非常类似于：Filter a numpy array if any list within it contains at least one value of a previous row这是我几分钟前提出的一个问题。

在这种情况下，我有一个列表

let volumeView = MPVolumeView(frame: CGRect.init(x: self.view.frame.maxX, y: self.view.frame.maxY, width: 0, height: 0))
volumeView.clipsToBounds = true
volumeView.showsRouteButton = false
self.view.addSubview(volumeView)

我现在要做的是略有不同。

我想从列表的开头和每个b = np.array([[1,2], [1,8], [2,3], [4,2], [5,6], [7,8], [3,3], [10,1]])开始。我想检查位置i中的元素（相对于subarray）是否在其他subarray中遇到位置i 。因此，删除所有这些元素。

例如：

查看subarrays：消除[1,2]因为1位于位置0，消除[1,8]因为2位于位置1.但是不要消除[4,2]或{{1因为1和2处于不同的位置。
查看[10,1]，消除[2,3]，因为3位于第1位。
看看[2,3]什么都不能消除。
查看[3,3]无需消除

结果将是[5,6],

我的尝试 正如你在我之前的帖子中看到的，我尝试了不同的东西。现在，我注意到[7,8],提供了一个有用的数组，可用于过滤，但我不能完全决定如何将它们放在一起。

Answer 1

编辑：

我的初始解决方案并不能始终如一地产生您正在寻找的结果，例如在底部。

所以这是一个替代解决方案，它实际上在必要时迭代行：

ar = b.copy()
new_rows = []
while ar.shape[0]:
    new_rows.append(ar[0])
    ar = ar[(ar != ar[0]).all(axis=1)]
np.stack(new_rows)
Out[463]:
array([[ 1,  2],
       [ 2,  3],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [10,  1]])

原始答案：

您可以将np.unique与参数return_index=True一起使用，以标识第一个包含给定列中值的行。然后，您可以按顺序选择这些行，并对下一列执行相同的操作。

ar = b.copy()
num_cols = ar.shape[1]
for col in range(num_cols):
    ar = ar[np.sort(np.unique(ar[:, col], return_index=True)[1])]
ar
Out[30]: 
array([[ 1,  2],
       [ 2,  3],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [10,  1]])

原始失败的情况：

考虑ar = b[:, ::-1]，列的顺序相反。

然后，

num_cols = ar.shape[1]
    for col in range(num_cols):
        ar = ar[np.sort(np.unique(ar[:, col], return_index=True)[1])]

给予

ar
Out[426]: 
array([[ 2,  1],
       [ 3,  2],
       [ 6,  5],
       [1,  10]])

错过了所需的[8, 7]行。

Answer 2

您的问题和示例需要一些澄清（为什么[10, 1]不是最终答案的一部分？如果一个子阵列被淘汰，这是否意味着它无助于消除任何进一步的子阵列？），但这里是一个第一枪。它不是非常pythonic（或pythonic），但它需要的只是一个通过较大阵列的循环，一个地图跟踪你看到的数字，每个数字的集合，以跟踪它出现的指数。

final_arr = []
found_nums = {}
for subarray in array:
    found = False
    for i in xrange(len(subarray)):
        num = subarray[i]
        if num in found_nums:
            if i in found_nums[num]:
                found = True
                break
            else:
                found_nums[num].add(i)
        else:
            found_nums[num] = set([i])
    if not found:
        final_arr.append(subarray)

如果子阵列中的元素在其他子阵列中按位置重复，则过滤numpy数组

2 个答案:

编辑：

原始答案：

原始失败的情况：