将numpy matrix中相似的行放在一起

xfb7svmp 于 2023-06-29 发布在其他

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我有一个这样的矩阵：

I = np.eye(3)
I = np.concatenate([I] * 3)
I

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

而且我需要像below一样组织矩阵，我怎么能在numpy中做到呢？

array([[1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.]])

我尝试使用np.sort()，但它没有工作。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76572957/put-similar-rows-in-numpy-matrix-closed-together

1条答案

按热度按时间

c8ib6hqw1#

numpy.sort将独立地对列进行排序，您需要使用numpy.lexsort并使用输出对行进行重新排序：

out = I[np.lexsort(I.T)]

输出：

array([[1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.]])

您也可以合并numpy.unique和numpy.repeat：

idx, num = np.unique(I, axis=0, return_counts=True)

out = np.repeat(idx, num, axis=0)

输出：

array([[0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.],
       [1., 0., 0.]])

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