相关疑难解决方法(0)

我需要找到一个独特的行numpy.array.

例如:

>>> a # I have
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])
>>> new_a # I want to get to
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

我知道我可以在阵列上创建一个集合并循环,但我正在寻找一个有效的纯numpy解决方案.我相信有一种方法可以将数据类型设置为void然后我可以使用numpy.unique,但我无法弄清楚如何使其工作.

有没有更好的方法来计算给定行在numpy 2D数组中出现的次数

def get_count(array_2d, row):
    count = 0
    # iterate over rows, compare
    for r in array_2d[:,]:
        if np.equal(r, row).all():
            count += 1
    return count    

# let's make sure it works

array_2d = np.array([[1,2], [3,4]])
row = np.array([1,2])       

count = get_count(array_2d, row)
assert(count == 1)

我想通过给定的指标(x和y轴)修改空位图.对于指标给出的每个坐标,该值应该增加1.

到目前为止,一切似乎都很好.但如果我的指标数组中有一些类似的指标,它只会提高一次价值.

>>> img
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

>>> inds
array([[0, 0],
       [3, 4],
       [3, 4]])

操作:

>>> img[inds[:,1], inds[:,0]] += 1

结果:

>>> img
    array([[1, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1, 0]])

预期结果:

>>> img
    array([[1, 0, 0, 0, 0],
           [0, …