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NumPy - 删除包含相同元素的子数组

2024-01-14

假设我有以下 4 x 3 x 3 数组，

array([[[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]]])

我想按以下标准过滤此类数组：

将每个 3 x 3 数组视为一个块。如果该块中的所有元素都等于 -2，我们应该切割整个块，因此目标数组将如下所示（1 x 3 x 3）：

array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])

我只能想出一个带有明确的暴力解决方案if条件和一个for循环，但不起作用。谁能分享更好的方法吗？

您可以通过以下命令重新创建原始数组

array = np.array([[-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2],
    [-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2],
    [-2,-2,71,-1,-1,-1,71,-1,52],
    [-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2]])
newarr = array.reshape(4,3,3)

如果您希望沿轴 0 的数组始终为特定值（例如 -2 或 872385 等），那么其他答案很好。

如果您想要更通用的东西，即想要过滤掉包含单个值的任何数组，则可以按排名过滤数组。

由于任何单个值的矩阵都将具有排名 1，因此您可以按rank != 1:

In [2]: x[np.linalg.matrix_rank(x) != 1]
Out[2]:
array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])

这适用于沿 0 轴填充相同值的任何矩阵。另一个例子：

In [4]: x
Out[4]:
array([[[ 5,  5,  5],
        [ 5,  5,  5],
        [ 5,  5,  5]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]],

       [[99, 99, 99],
        [99, 99, 99],
        [99, 99, 99]]])

In [5]: x[np.linalg.matrix_rank(x) != 1]
Out[5]:
array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])
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