Python3：删除具有相同坐标（x，y）的数组元素答案

【问题标题】：Python3: Remove array elements with same coordinate (x,y)Python3：删除具有相同坐标（x，y）的数组元素
【发布时间】：2020-08-14 12:59:31
【问题描述】：

我有这个数组 (x,y,f(x,y))：

a=np.array([[ 1,  5,  3],
   [ 4,  5,  6],
   [ 4,  5, 6.1],
   [ 1,  3, 42]])

我想删除具有相同 x,y 的重复项。在我的数组中，我有 (4,5,6) 和 (4,5,6.1)，我想删除其中一个（没有标准）。

如果我有 2 列 (x,y)，我可以使用

np.unique(a[:,:2], axis = 0)

但我的数组有 3 列，我不知道如何以简单的方式执行此操作。
我可以做一个循环，但我的数组可能非常大。

有没有办法更有效地做到这一点？

【问题讨论】：

请给我们一个您的 3-D 输入和所需输出的示例。谢谢

标签： python arrays python-3.x numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

如果我理解正确，你需要这个：

a[np.unique(a[:,:2],axis=0,return_index=True)[1]]

输出：

[[ 1.  3. 42.]
 [ 1.  5.  3.]
 [ 4.  5.  6.]]

请注意，它不会保留 a 中的原始行顺序。如果您想保持顺序，只需对索引进行排序：

a[np.sort(np.unique(a[:,:2],axis=0,return_index=True)[1])]

输出：

[[ 1.  5.  3.]
 [ 4.  5.  6.]
 [ 1.  3. 42.]]

【讨论】：

【解决方案2】：

我想你想这样做？

np.rint 会将您的数字四舍五入为整数

import numpy as np

a = np.array([
   [ 1,  5,  3],
   [ 4,  5,  6],
   [ 4,  5, 6.1],
   [ 1,  3, 42]
   ])

a = np.unique(np.rint(a), axis = 0) 

print(a)

//result :
[[ 1.  3. 42.]
 [ 1.  5.  3.]
 [ 4.  5.  6.]]

【讨论】：

这是一个好方法，但是，是否可以在删除重复项后恢复它们以前的值（在进行舍入之前）？
你可以这样做 b = np.unique(np.rint(a), axis = 0) 这样你的原始数组就不会被覆盖。但为什么？如果您有一堆坐标，我根本不会使用np.rint，而只需使用np.unique 函数
是的，我可以这样做，然后您必须以某种方式更新 b 的值。我想要没有四舍五入值的最终结果。但是没有np.rint，我无法删除具有相同 x 和 y 的重复项。
通过return_index=True 获取索引并使用这些索引对a 进行切片。
_, idx = np.unique(np.rint(a), axis=0, return_index=True); b=a[idx].copy().