我有一个 numpy 数组，它包含具有以下格式 (x, y, z, w) 的 4 维向量
数组的大小是 4 x N。现在，我拥有的数据是我拥有 (x, y, z) 空间位置的位置，w 在此位置保存一些特定的测量值。现在，可能有与 (x, y, z) 位置相关联的多个测量值(以 float 测量)。
我想做的是过滤数组，以便我得到一个新数组，其中我获得与每个 (x, y, z) 位置对应的最大测量值。
所以如果我的数据是这样的:
x, y, z, w1
x, y, z, w2
x, y, z, w3
w1 大于 w2 和 w3，过滤后的数据为:
x, y, z, w1
更具体地说，假设我有这样的数据:
[[ 0.7732126 0.48649481 0.29771819 0.91622924]
[ 0.7732126 0.48649481 0.29771819 1.91622924]
[ 0.58294263 0.32025559 0.6925856 0.0524125 ]
[ 0.58294263 0.32025559 0.6925856 0.05 ]
[ 0.58294263 0.32025559 0.6925856 1.7 ]
[ 0.3239913 0.7786444 0.41692853 0.10467392]
[ 0.12080023 0.74853649 0.15356663 0.4505753 ]
[ 0.13536096 0.60319054 0.82018125 0.10445047]
[ 0.1877724 0.96060999 0.39697999 0.59078612]]
这应该返回
[[ 0.7732126 0.48649481 0.29771819 1.91622924]
[ 0.58294263 0.32025559 0.6925856 1.7 ]
[ 0.3239913 0.7786444 0.41692853 0.10467392]
[ 0.12080023 0.74853649 0.15356663 0.4505753 ]
[ 0.13536096 0.60319054 0.82018125 0.10445047]
[ 0.1877724 0.96060999 0.39697999 0.59078612]]
最佳答案
这很复杂，但它可能和你只使用 numpy 一样好......
首先，我们使用lexsort将具有相同坐标的所有条目放在一起。 a 是您的示例数组:
>>> perm = np.lexsort(a[:, 3::-1].T)
>>> a[perm]
array([[ 0.12080023, 0.74853649, 0.15356663, 0.4505753 ],
[ 0.7732126 , 0.48649481, 0.29771819, 0.91622924],
[ 0.7732126 , 0.48649481, 0.29771819, 1.91622924],
[ 0.1877724 , 0.96060999, 0.39697999, 0.59078612],
[ 0.3239913 , 0.7786444 , 0.41692853, 0.10467392],
[ 0.58294263, 0.32025559, 0.6925856 , 0.0524125 ],
[ 0.58294263, 0.32025559, 0.6925856 , 0.05 ],
[ 0.58294263, 0.32025559, 0.6925856 , 1.7 ],
[ 0.13536096, 0.60319054, 0.82018125, 0.10445047]])
请注意，通过反转轴，我们按 x 排序，然后是 y，然后是 z，然后是 w 。
因为这是我们正在寻找的最大值，所以我们只需要获取每个组中的最后一个条目，这是一件非常简单的事情:
>>> a_sorted = a[perm]
>>> last = np.concatenate((np.all(a_sorted[:-1, :3] != a_sorted[1:, :3], axis=1),
[True]))
>>> a_unique_max = a_sorted[last]
>>> a_unique_max
array([[ 0.12080023, 0.74853649, 0.15356663, 0.4505753 ],
[ 0.13536096, 0.60319054, 0.82018125, 0.10445047],
[ 0.1877724 , 0.96060999, 0.39697999, 0.59078612],
[ 0.3239913 , 0.7786444 , 0.41692853, 0.10467392],
[ 0.58294263, 0.32025559, 0.6925856 , 1.7 ],
[ 0.7732126 , 0.48649481, 0.29771819, 1.91622924]])
如果您不想对输出进行排序，而是希望它们保持原始数组中出现的原始顺序，您也可以借助 perm 获得:
>>> a_unique_max[np.argsort(perm[last])]
array([[ 0.7732126 , 0.48649481, 0.29771819, 1.91622924],
[ 0.58294263, 0.32025559, 0.6925856 , 1.7 ],
[ 0.3239913 , 0.7786444 , 0.41692853, 0.10467392],
[ 0.12080023, 0.74853649, 0.15356663, 0.4505753 ],
[ 0.13536096, 0.60319054, 0.82018125, 0.10445047],
[ 0.1877724 , 0.96060999, 0.39697999, 0.59078612]])
这只会对最大值起作用，并且它是排序的副产品。如果你追求不同的功能，比如所有相同坐标条目的乘积，你可以这样做:
>>> first = np.concatenate(([True],
np.all(a_sorted[:-1, :3] != a_sorted[1:, :3], axis=1)))
>>> a_unique_prods = np.multiply.reduceat(a_sorted, np.nonzero(first)[0])
您将不得不对这些结果进行一些尝试以组装您的返回数组。
关于python - 根据最大值过滤一个numpy数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32052594/
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