[PYTHON] 정렬없이 numpy 고유 [중복]

정렬없이 numpy 고유 [중복]

결과를 정렬하지 않고 numpy 고유를 어떻게 사용할 수 있습니까? 순서대로 나타납니다. 이 같은?

a = [4,2,1,3,1,2,3,4]

np.unique (a) = [4,2,1,3]

오히려

np.unique (a) = [1,2,3,4]

순진한 솔루션을 사용하여 간단한 기능을 작성하는 것이 좋습니다. 하지만이 작업을 여러 번 수행해야하므로이 작업을 수행하는 빠르고 깔끔한 방법이 있습니까?

해결법

1. ==============================

   1.return_index 매개 변수를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다.

   return_index 매개 변수를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다.

   >>> import numpy as np
   >>> a = [4,2,1,3,1,2,3,4]
   >>> np.unique(a)
   array([1, 2, 3, 4])
   >>> indexes = np.unique(a, return_index=True)[1]
   >>> [a[index] for index in sorted(indexes)]
   [4, 2, 1, 3]
   

2. ==============================

   2.이와 같이 numpy를 사용하면 이렇게 할 수 있습니다. mergsort가 안정적이므로 각 값의 첫 번째 또는 마지막 항목을 선택할 수 있습니다.

   이와 같이 numpy를 사용하면 이렇게 할 수 있습니다. mergsort가 안정적이므로 각 값의 첫 번째 또는 마지막 항목을 선택할 수 있습니다.

   def unique(array, orderby='first'):
       array = np.asarray(array)
       order = array.argsort(kind='mergesort')
       array = array[order]
       diff = array[1:] != array[:-1]
       if orderby == 'first':
           diff = np.concatenate([[True], diff])
       elif orderby == 'last':
           diff = np.concatenate([diff, [True]])
       else:
           raise ValueError
       uniq = array[diff]
       index = order[diff]
       return uniq[index.argsort()]
   

   이 답변은 다음과 매우 유사합니다.

   def unique(array):
       uniq, index = np.unique(array, return_index=True)
       return uniq[index.argsort()]
   

   그러나 numpy.unique는 내부적으로 불안정한 정렬을 사용하므로 특정 인덱스, 즉 처음 또는 마지막을 보장 할 수는 없습니다.

   주문한 dict도 작동한다고 생각합니다.

   def unique(array):
       uniq = OrderedDict()
       for i in array:
            uniq[i] = 1
       return uniq.keys()
   

from https://stackoverflow.com/questions/12926898/numpy-unique-without-sort by cc-by-sa and MIT license