用于二维数组中非唯一元素的 numpy 过滤器答案

【问题标题】：numpy filter for not unique elements in 2d array用于二维数组中非唯一元素的 numpy 过滤器
【发布时间】：2021-05-01 12:27:33
【问题描述】：

import numpy as np

data = np.array(
    [
        ['a' 'a'],
        ['a' 'b'],
        ['d' 'c'],
        ['a' 'b'],
        ['d' 'c'],
        ['a' 'a'],
        ['b' 'a'],
        ['c' nan]
    ]
)

如何过滤最频繁的子数组？预期结果：[['a' 'a'], ['d' 'c']]

【问题讨论】：

输出不应该是：[['a', 'a'], ['a', 'b'], ['d', 'c']] ?
或者正在测量列的频率？
我想要列的频率：['a', 'b'] != ['b', 'a']
data 仅包含 1 列。创建数组时将字符串连接起来。
你是对的。一列八行。我的错。但问题还是一样。

标签： string numpy filter 2d unique

【解决方案1】：

我不太明白这个问题，但我认为np.unqiue 可能有用。

data = np.array(
     [
         ['a', 'a'],
         ['a', 'b'],
         ['d', 'c'],
         ['a', 'b'],
         ['d', 'c'],
         ['a', 'a'],
         ['b', 'a'],
         ['c', np.nan]
     ]
 )

unique, idx, counts = np.unique(data[:,0], return_counts=True, return_index=True)
threshold = 1
data[idx[counts > threshold]]

输出：

array([['a', 'a'],
       ['d', 'c']], dtype='<U32')

【讨论】：