二维 numpy 数组列中的唯一条目

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亚历山大·海斯

我有一个整数数组：

import numpy as np

demo = np.array([[1, 2, 3],
                 [1, 5, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [4, 2, 3],
                 [4, 2, 12],
                 [10, 11, 13]])

而且我想要列中的唯一值数组，如有必要，填充一些内容（例如 nan）：

[[1, 4, 7, 10, nan],
 [2, 5, 8, 11, nan],
 [3, 6, 9, 12,  13]]

当我遍历转置数组并使用上一个问题的解决方案时，它确实有效。但我希望会有一个内置的方法：boolean_indexing

solution = []
for row in np.unique(demo.T, axis=1):
    solution.append(np.unique(row))

def boolean_indexing(v, fillval=np.nan):
    lens = np.array([len(item) for item in v])
    mask = lens[:,None] > np.arange(lens.max())
    out = np.full(mask.shape,fillval)
    out[mask] = np.concatenate(v)
    return out

print(boolean_indexing(solution))

杰罗姆·理查德

AFAIK，没有内置的解决方案。话虽如此，您的解决方案对我来说似乎有点复杂。您可以创建一个带有初始化值的数组，并用一个简单的循环填充它（因为您已经使用了循环）。

solution = [np.unique(row) for row in np.unique(demo.T, axis=1)]

result = np.full((len(solution), max(map(len, solution))), np.nan)
for i,arr in enumerate(solution):
    result[i][:len(arr)] = arr

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