python – numpy.unique对numpy.array对象的行为很奇怪

内容导读

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内容图文

这个问题与“numpy.unique generates a list unique in what regard?”有关(但不一样)

设置：

import numpy as np
from functools import total_ordering

@total_ordering
class UniqueObject(object):
    def __init__(self, a):
        self.a = a
    def __eq__(self, other):
        return self.a == other.a
    def __lt__(self, other):
        return self.a < other.a
    def __hash__(self):
        return hash(self.a)
    def __str__(self):
        return "UniqueObject({})".format(self.a)
    def __repr__(self):
        return self.__str__()

np.unique的预期行为：

>>> np.unique([1, 1, 2, 2])
array([1, 2])
>>> np.unique(np.array([1, 1, 2, 2]))
array([1, 2])
>>> np.unique(map(UniqueObject, [1, 1, 2, 2]))
array([UniqueObject(1), UniqueObject(2)], dtype=object)

哪个没问题,有效.但这不能按预期工作：

>>> np.unique(np.array(map(UniqueObject, [1, 1, 2, 2])))
array([UniqueObject(1), UniqueObject(1), UniqueObject(2), UniqueObject(2)], dtype=object)

为什么np.array与dtype = object的处理方式不同于带有对象的python列表？

那是：

objs = map(UniqueObject, [1, 1, 2, 2])
np.unique(objs) != np.unique(np.array(objs)) #?

我正在运行numpy 1.8.0.dev-74b08b3和Python 2.7.3

解决方法:

通过np.unique的源代码,似乎实际采用的分支是

else:
    ar.sort()
    flag = np.concatenate(([True], ar[1:] != ar[:-1]))
    return ar[flag]

它简单地对术语进行排序,然后取出与前一个不相等的术语.但是不应该这样做吗？哎呀.这是在我身上.您的原始代码定义为__ne__,并且在删除total_ordering-ed的比较时意外删除了它.

>>> UniqueObject(1) == UniqueObject(1)
True
>>> UniqueObject(1) != UniqueObject(1)
True

把__ne__放回去：

>>> UniqueObject(1) != UniqueObject(1)
False
>>> np.array(map(UniqueObject, [1,1,2,2]))
array([UniqueObject(1), UniqueObject(1), UniqueObject(2), UniqueObject(2)], dtype=object)
>>> np.unique(np.array(map(UniqueObject, [1,1,2,2])))
array([UniqueObject(1), UniqueObject(2)], dtype=object)

内容总结

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