NumPy unique() 返回超出范围的索引答案

【问题标题】：NumPy unique() returns indices that are out-of-boundsNumPy unique() 返回超出范围的索引
【发布时间】：2016-04-24 06:39:02
【问题描述】：

我正在尝试从点云中删除彼此太近的点。我的输入是一个 mx3 矩阵，其中的列代表 xyz 坐标。代码如下：

def remove_duplicates(points, threshold):
    # Convert to numpy
    points = np.array(points)

    # Round to within the threshold
    rounded_points = points
    if threshold > 0.0:
        rounded_points = np.round(points/threshold)*threshold

    # Remove duplicate points
    point_tuples = [tuple(point) for point in rounded_points]
    unique_rounded_points, unique_indices = np.unique(point_tuples, return_index = True)

    points = points[unique_indices]

    return points

我遇到的问题是 unique_indices 包含的值大于点的长度（我的测试数据为 2265 和 1000）。是我做错了什么，还是这是 NumPy 中的错误？

编辑：我应该注意，对于非常小的输入（尝试 27 分），unique() 似乎可以正常工作。

【问题讨论】：

您可能遇到了重叠问题。简单地抓取从 unique 返回的点列表怎么样：points = unique_rounded_points
我以前是这样做的，但我更愿意返回原始的未取整点。
np.array(point_tuples)[ind] 返回什么？同样的错误？ points和unique_rounded_points的形状是什么？
tuple(point) 的目的是什么？您是否尝试创建一个结构化数组，以便 unique 返回唯一的元组，而不是唯一的单个值？

标签： python numpy matrix indexing point-clouds

【解决方案1】：

所以points 是一个二维数组，(m,3) 在形状上，对吧？

point_tuples 是一个元组列表，即rounded_points 的行现在是 3 个浮点数的元组。

np.unique 将把它变成一个数组来做它的事情

np.array(point_tuples) 是一个 (m,3) 数组（同样是 2d，如 points）。元组什么也没做。

unique 将作用于这个数组的散列形式，所以unique_indices 的值可以在 0 到 3*m 之间。因此你的错误。

我看到 2 个问题 - 如果您希望 unique 找到唯一的“行”，您需要创建一个结构化数组

np.array(point_tuples, 'f,f,f')

将unique 应用于浮点数也很棘手。几乎不可能找到 2 个相等的浮点数。舍入减少了这个问题，但并没有消除它。

因此，最好以 rounded_points 是整数数组的方式使用 round。这些值不需要缩小以匹配points。

如果需要，我可以添加一个示例，但请先尝试这些建议。我对你的数据做了很多猜测，在进一步讨论之前我想得到一些反馈。

【讨论】：

将点打包在结构化数组中完全解决了这个问题。谢谢！

【解决方案2】：

既然早期的程序可以工作，那么我建议你有一个重叠问题：NumPy 是在右侧访问 points 而在左侧更改它。使用不同的变量名

orig_points = points[unique_indices]
return orig_points

或者干脆直接退货

return points[unique_indices]

【讨论】：

试过了，但没有解决问题：/ 好主意。