仅在位置 0 处保留具有唯一值的子数组

Question

从 Numpy nd 数组开始：

>>> arr
[
    [
        [10, 4, 5, 6, 7],
        [11, 1, 2, 3, 4],
        [11, 5, 6, 7, 8]
    ],
    [
        [12, 4, 5, 6, 7],
        [12, 1, 2, 3, 4],
        [12, 5, 6, 7, 8]
    ],
    [
        [15, 4, 5, 6, 7],
        [15, 1, 2, 3, 4],
        [15, 5, 6, 7, 8]
    ],
    [
        [13, 4, 5, 6, 7],
        [13, 1, 2, 3, 4],
        [14, 5, 6, 7, 8]
    ],
    [
        [10, 4, 5, 6, 7],
        [11, 1, 2, 3, 4],
        [12, 5, 6, 7, 8]
    ]
]

我想只保留 3 个子数组的序列，这些子数组在位置 0 处只有一个唯一值，以获得以下结果：

>>> new_arr
[
    [
        [12, 4, 5, 6, 7],
        [12, 1, 2, 3, 4],
        [12, 5, 6, 7, 8]
    ],
    [
        [15, 4, 5, 6, 7],
        [15, 1, 2, 3, 4],
        [15, 5, 6, 7, 8]
    ]
]

从初始数组中，arr[0]、arr[3]和arr[4]被丢弃，因为它们在位置上都有多个唯一值0（分别为[10, 11]、[13, 14]和[10, 11, 12]）。

我尝试摆弄，numpy.unique()但只能获取0所有子数组中位置的全局唯一值，这不是这里所需要的。

- 编辑

以下似乎让我更接近解决方案：

>>> np.unique(arr[0, :, 0])
array([10, 11])

arr但我不确定如何在不使用 Python 循环的情况下获得比这高一级的值，并为每个子数组设置一个条件。

Answer 1

我让这个工作没有任何转置。

arr = np.array(arr)
arr[np.all(arr[:, :, 0] == arr[:, :1, 0], axis=1)]