蟒蛇 |删除阵列中的镜像对

Question

在python中，我有一个形状为n*2的数组(其中n是正整数(。从本质上讲，这是一个对数组。我希望删除此数组中的所有镜像对。例如，以下数组 A 的形状为 10*2。对 [0,55] 和 [55， 0] 将构成 A 中的一个这样的镜像对，我希望从这两个镜像中保留一个。

A = np.array([[ 0, 55], [ 5, 25], [12, 62], [27,  32], [25, 73], 
              [55, 0], [25, 5], [62, 12], [32, 27], [99, 95]])

对于上述示例，我希望结果数组如下所示：

B = np.array([[ 0, 55], [ 5, 25], [12, 62], [27,  32], [25, 73], [99,95])

因为有 6 个唯一对(排除 4 个镜像对后(。

我

意识到我可以使用两个嵌套的 for 循环来实现这一点，但我希望使用最快的方法实现这一目标，因为对于手头的实际问题，我将处理巨大的数组。我会很感激能得到一些帮助。

Answer 1

一个神秘的单行：

In [301]: A
Out[301]: 
array([[ 0, 55],
       [ 5, 25],
       [12, 62],
       [27, 32],
       [25, 73],
       [55,  0],
       [25,  5],
       [62, 12],
       [32, 27],
       [99, 95]])
In [302]: np.unique(np.sort(A, axis=1).view(','.join([A.dtype.char]*2))).view(A.dtype).reshape(-1, 2)
Out[302]: 
array([[ 0, 55],
       [ 5, 25],
       [12, 62],
       [25, 73],
       [27, 32],
       [95, 99]])

将其分解为步骤...

首先，创建一个沿第二个轴排序的副本。 在排序数组中，我们要删除重复的行。

In [303]: a = np.sort(A, axis=1)
In [304]: a
Out[304]: 
array([[ 0, 55],
       [ 5, 25],
       [12, 62],
       [27, 32],
       [25, 73],
       [ 0, 55],
       [ 5, 25],
       [12, 62],
       [27, 32],
       [95, 99]])

numpy.unique()可用于查找数组的唯一元素，但它仅适用于一维数据。 因此，我们将创建一个b的一维视图，其中每一行都成为具有两个字段的单个结构。 定义我们想要的新数据类型的一种方法是字符串：

In [305]: dt = ','.join([A.dtype.char]*2)
In [306]: dt
Out[306]: 'l,l'

b是一个结构化数组;它是a的一维视图：

In [307]: b = a.view(dt)
In [308]: b
Out[308]: 
array([[( 0, 55)],
       [( 5, 25)],
       [(12, 62)],
       [(27, 32)],
       [(25, 73)],
       [( 0, 55)],
       [( 5, 25)],
       [(12, 62)],
       [(27, 32)],
       [(95, 99)]], 
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8')])

现在我们用numpy.unique()来寻找b的独特元素：

In [309]: u = np.unique(b)
In [310]: u
Out[310]: 
array([( 0, 55), ( 5, 25), (12, 62), (25, 73), (27, 32), (95, 99)], 
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8')])

接下来，使用原始数组A的数据类型创建 u 的视图。 这将是一维的：

In [311]: v = u.view(A.dtype)
In [312]: v
Out[312]: array([ 0, 55,  5, 25, 12, 62, 25, 73, 27, 32, 95, 99])

最后，整形v以恢复二维数组：

In [313]: w = v.reshape(-1, 2)
In [314]: w
Out[314]: 
array([[ 0, 55],
       [ 5, 25],
       [12, 62],
       [25, 73],
       [27, 32],
       [95, 99]])

Answer 2

如果您使用的是纯 python 列表，请尝试以下代码。

>>> list(set([tuple(i) for i in map(sorted, b)]))
[(27, 32), (5, 25), (12, 62), (95, 99), (25, 73), (0, 55)]

Answer 3

我假设对的顺序无关紧要(例如：[1,2] = [2,1](。如果是这种情况，您可以翻转所有对，以便第一个数字始终小于第二个数字。

[[1,2], [4,3], [1,7], [10,2]] 

成为

[[1,2], [3,4], [1,7], [2,10]]

然后

，您可以按第一个数字对所有对进行排序，然后按第二个数字排序：

[[1,2], [1,7], [2,10], [3,4]]

最后，您可以遍历列表并删除任何重复的对。如果你使用一种高效的排序算法，比如合并排序，整个过程将有O(n*log(n((工作，这比O(n^2(工作(你通过嵌套的for循环得到的(要好得多。

Answer 4

我会告诉你我的方式(因为它有一个我最喜欢的技巧将 1D 列表转换为 nD(，即使可能有更简单的方法：

A = [[ 0, 55], [ 5, 25], [12, 62], [27,  32], [25, 73], 
     [55, 0], [25, 5], [62, 12], [32, 27], [99, 95]]
B=[]
long = int(len(A)/2)
for i in range(long):
  if A[i][0] == A[i+long][1] and A[i][1] == A[i+long][0]:
     B.append(A[i][0])
     B.append(A[i][1])
  else:
     B.append(A[i][0])
     B.append(A[i][1])
     B.append(A[i+long][0])
     B.append(A[i+long][1])
#Now we created an 1D list and then we convert it to 2D!
B=[B[i:i+2] for i in range(0,len(B),2)]