python - 如何将 Numpy 数组转为高效设置？

Question

我用过:

df['ids'] = df['ids'].values.astype(set)

将列表转换为集合，但输出的是列表而不是集合:

>>> x = np.array([[1, 2, 2.5],[12,35,12]])

>>> x.astype(set)
array([[1.0, 2.0, 2.5],
       [12.0, 35.0, 12.0]], dtype=object)

在 Numpy 中有没有一种有效的方法可以将列表转换为集合？

编辑 1:
我的输入如下:
我有 3,000 条记录。每个都有 30,000 个 id:[[1,...,12,13,...,30000], [1,..,43,45,...,30000],...,[...] ]

Answer 1

首先将您的 ndarray 展平以获得一维数组，然后在其上应用 set():

set(x.flatten())

编辑:因为看起来你只是想要一个集合的数组，而不是整个数组的集合，那么你可以做 value = [set(v) for v in x] 来获得一个集合列表。