Python - 在数组中创建唯一值的掩码答案

【问题标题】：Python - create mask of unique values in arrayPython - 在数组中创建唯一值的掩码
【发布时间】：2013-10-23 13:33:57
【问题描述】：

我有两个 numpy 数组，x 和 y（长度约为 2M）。 x 是有序的，但有些值是相同的。

当x 中的值相同时，任务是删除x 和y 的值。我的想法是创建一个面具。这是我到目前为止所做的：

def createMask(x):
  idx = np.empty(x.shape, dtype=bool)
  for i in xrange(len(x)-1):
    if x[i+1] == x[i]:
      idx[i] = False

  return idx

idx = createMask(x)
x   = x[idx]
y   = y[idx]

此方法运行良好，但速度较慢（%timeit 为 705 毫秒）。我也觉得这看起来真的很笨拙。有没有更优雅高效的方式（我确定有）。

已更新为最佳答案

第二种方法是

idx = [x[i+1] == x[i] for i in xrange(len(x)-1)]

第三种（也是最快的）方法是

idx = x[:-1] == x[1:]

结果是（使用ipython的%timeit）：

第一种方法：751ms

第二种方法：618ms

第三种方法：3.63ms

这两种方法都归功于 mtitan8。

【问题讨论】：

标签： python performance optimization numpy mask

【解决方案1】：

我相信最快的方法是使用numpy的==数组运算符比较x：

idx = x[:-1] == x[1:]

在我的机器上，使用 x 和 [0, 100] 中的一百万个随机整数，

In[15]: timeit idx = x[:-1] == x[1:]
1000 loops, best of 3: 1 ms per loop

【讨论】：

确实有一些加速。从 708 毫秒到 559 毫秒。谢谢你。我仍在寻找更快的速度。
我认为这已经足够了。谢谢你。我已经在我原来的问题中以性能实现了这两种方法。