Konstruktion eines Python gesetzt von einer numpy Matrix

Question

Ich versuche, die folgende

>> from numpy import * 
>> x = array([[3,2,3],[4,4,4]]) 
>> y = set(x) 
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 

Wie ausführen kann ich einfach und effizient einen Satz aus einem numpy Array erstellen?

Answer 1

Wenn Sie eine Reihe der Elemente wollen, hier ist eine andere, wahrscheinlich schneller w ay:

y = set(x.flatten()) 

PS: Nach dem Vergleich zwischen x.flat, x.flatten() und x.ravel() auf einem 10x100 Array durchgeführt wird, habe ich herausgefunden, dass sie alle mit etwa der gleichen Geschwindigkeit durchführen. Für ein 3x3-Array, ist die schnellste Variante die Iterator Version:

y = set(x.flat) 

was ich empfehlen würde, weil es die weniger Speicher teuer Version (es skaliert gut mit der Größe des Arrays).

PS: Es gibt auch Funktion eines NumPy ist, die etwas ähnliches tut:

Dies produziert eine NumPy Array mit dem gleichen Elemente wie set(x.flat), sondern als NumPy Array

y = numpy.unique(x) 

. Dies ist sehr schnell (fast 10-mal schneller), aber wenn Sie eine set benötigen, dann ist set(numpy.unique(x)) ein bisschen langsamer als die anderen Verfahren (Aufbau eines Satzes kommt mit einem großen Aufwand).

Answer 2

Das unveränderliche Pendant zu einem Array ist das Tupel, daher versuchen, das Array von Arrays in ein Array von Tupeln konvertieren:

>> from numpy import * 
>> x = array([[3,2,3],[4,4,4]]) 

>> x_hashable = map(tuple, x) 

>> y = set(x_hashable) 
set([(3, 2, 3), (4, 4, 4)]) 

Answer 3

Wenn Sie eine Reihe der Elemente wollen:

>> y = set(e for r in x 
      for e in r) 
set([2, 3, 4]) 

Für einen Satz der Zeilen:

>> y = set(tuple(r) for r in x) 
set([(3, 2, 3), (4, 4, 4)]) 

Answer 4

Die obigen Antworten arbeiten, wenn Sie einen Satz aus den Elemente in einem ndarray enthalten erstellen möchten, aber wenn Sie möchten, eine Reihe von ndarray Objekte erstellen - oder ndarray Objekte als Schlüssel in einem Wörterbuch verwenden - Sie dann Ich muss ihnen eine waschbare Hülle geben. Sehen Sie den Code für ein einfaches Beispiel:

from hashlib import sha1 

from numpy import all, array, uint8 


class hashable(object): 
    r'''Hashable wrapper for ndarray objects. 

     Instances of ndarray are not hashable, meaning they cannot be added to 
     sets, nor used as keys in dictionaries. This is by design - ndarray 
     objects are mutable, and therefore cannot reliably implement the 
     __hash__() method. 

     The hashable class allows a way around this limitation. It implements 
     the required methods for hashable objects in terms of an encapsulated 
     ndarray object. This can be either a copied instance (which is safer) 
     or the original object (which requires the user to be careful enough 
     not to modify it). 
    ''' 
    def __init__(self, wrapped, tight=False): 
     r'''Creates a new hashable object encapsulating an ndarray. 

      wrapped 
       The wrapped ndarray. 

      tight 
       Optional. If True, a copy of the input ndaray is created. 
       Defaults to False. 
     ''' 
     self.__tight = tight 
     self.__wrapped = array(wrapped) if tight else wrapped 
     self.__hash = int(sha1(wrapped.view(uint8)).hexdigest(), 16) 

    def __eq__(self, other): 
     return all(self.__wrapped == other.__wrapped) 

    def __hash__(self): 
     return self.__hash 

    def unwrap(self): 
     r'''Returns the encapsulated ndarray. 

      If the wrapper is "tight", a copy of the encapsulated ndarray is 
      returned. Otherwise, the encapsulated ndarray itself is returned. 
     ''' 
     if self.__tight: 
      return array(self.__wrapped) 

     return self.__wrapped 

die Wrapper-Klasse zu verwenden ist einfach genug:

>>> from numpy import arange 

>>> a = arange(0, 1024) 
>>> d = {} 
>>> d[a] = 'foo' 
Traceback (most recent call last): 
    File "<input>", line 1, in <module> 
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 
>>> b = hashable(a) 
>>> d[b] = 'bar' 
>>> d[b] 
'bar'