- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有一个坐标为 N 点的数组。另一个数组包含这 N 个点的质量。
>>> import numpy as np
>>> N=10
>>> xyz=np.random.randint(0,2,(N,3))
>>> mass=np.random.rand(len(xyz))
>>> xyz
array([[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[0, 1, 1],
[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 0, 1]])
>>> mass
array([ 0.38668401, 0.44385111, 0.47756182, 0.74896529, 0.20424403,
0.21828435, 0.98937523, 0.08736635, 0.24790248, 0.67759276])
现在我想获得一个具有唯一值 xyz 的数组和一个相应的总质量数组。这意味着以下数组:
>>> xyz_unique
array([[0, 1, 1],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 0, 0],
[0, 1, 0]])
>>> mass_unique
array([ 0.47756182, 0.66213546, 0.76495911, 1.62396172, 0.74896529,
0.20424403])
我的尝试是使用以下带有双 for 循环的代码:
>>> xyz_unique=np.array(list(set(tuple(p) for p in xyz)))
>>> mass_unique=np.zeros(len(xyz_unique))
>>> for j in np.arange(len(xyz_unique)):
... indices=np.array([],dtype=np.int64)
... for i in np.arange(len(xyz)):
... if np.all(xyz[i]==xyz_unique[j]):
... indices=np.append(indices,i)
... mass_unique[j]=np.sum(mass[indices])
问题是这花费的时间太长了,我实际上有 N=100000。是否有更快的方法或如何改进我的代码?
编辑 我的坐标实际上是 float 。为了简单起见,我让随机整数在低 N 时有重复项。
最佳答案
情况 1:xyz
中的二进制数
如果输入数组 xyz
中的元素是 0
和 1
,您可以将每一行转换为十进制数,然后根据它们的唯一性用其他十进制数标记每一行。然后,根据这些标签,您可以使用 np.bincount
累积总和,就像在 MATLAB 中可以使用 accumarray
.这是实现所有这些的实现-
import numpy as np
# Input arrays xyz and mass
xyz = np.array([
[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[0, 1, 1],
[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 0, 1]])
mass = np.array([ 0.38668401, 0.44385111, 0.47756182, 0.74896529, 0.20424403,
0.21828435, 0.98937523, 0.08736635, 0.24790248, 0.67759276])
# Convert each row entry in xyz into equivalent decimal numbers
dec_num = np.dot(xyz,2**np.arange(xyz.shape[1])[:,None])
# Get indices of the first occurrences of the unique values and also label each row
_, unq_idx,row_labels = np.unique(dec_num, return_index=True, return_inverse=True)
# Find unique rows from xyz array
xyz_unique = xyz[unq_idx,:]
# Accumulate the summations from mass based on the row labels
mass_unique = np.bincount(row_labels, weights=mass)
输出-
In [148]: xyz_unique
Out[148]:
array([[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 1, 1]])
In [149]: mass_unique
Out[149]:
array([ 0.74896529, 0.20424403, 0.66213546, 0.76495911, 1.62396172,
0.47756182])
案例 2:通用
对于一般情况,您可以使用此 -
import numpy as np
# Perform lex sort and get the sorted indices
sorted_idx = np.lexsort(xyz.T)
sorted_xyz = xyz[sorted_idx,:]
# Differentiation along rows for sorted array
df1 = np.diff(sorted_xyz,axis=0)
df2 = np.append([True],np.any(df1!=0,1),0)
# Get unique sorted labels
sorted_labels = df2.cumsum(0)-1
# Get labels
labels = np.zeros_like(sorted_idx)
labels[sorted_idx] = sorted_labels
# Get unique indices
unq_idx = sorted_idx[df2]
# Get unique xyz's and the mass counts using accumulation with bincount
xyz_unique = xyz[unq_idx,:]
mass_unique = np.bincount(labels, weights=mass)
sample 运行-
In [238]: xyz
Out[238]:
array([[1, 2, 1],
[1, 2, 1],
[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[2, 1, 2],
[2, 1, 1],
[0, 1, 0],
[1, 0, 0],
[2, 1, 0],
[2, 0, 1]])
In [239]: mass
Out[239]:
array([ 0.5126308 , 0.69075674, 0.02749734, 0.384824 , 0.65151772,
0.77718427, 0.18839268, 0.78364902, 0.15962722, 0.09906355])
In [240]: xyz_unique
Out[240]:
array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[2, 1, 0],
[1, 0, 1],
[2, 0, 1],
[2, 1, 1],
[1, 2, 1],
[2, 1, 2]])
In [241]: mass_unique
Out[241]:
array([ 0.78364902, 0.21589002, 0.15962722, 0.384824 , 0.09906355,
0.77718427, 1.20338754, 0.65151772])
关于python - 查找 3 维 numpy 数组的唯一值的索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29566885/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!