假設我有一個由一堆坐標 [x, y] 組成的 Numpy 陣列。我想過濾這個陣列。
對于陣列中具有相同 x 值的所有坐標，我只想保留一個坐標：
y 最大值的坐標。
執行此操作的最有效或 Pythonic 方法是什么。我將在下面舉例說明。
coord_arr= array([[10,5], [11,6], [12,6], [10,1], [11,0],[12,2]])
[10, 5] 和 [10,1] 具有相同的 x 值：x=10
y 值的最大值：
max(5,1) = 5
所以我只保留坐標 [10,5]
x=11 和 x=12 的程式相同
所以我最終得到：
filtered_coord_arr= array([[10,5],[11,6],[12,6]])
我有一個解決方案，可以轉換為串列并使用串列理解（見下文）。
但我正在尋找一種更高效、更優雅的解決方案。
（實際陣列比本例中的陣列大得多。）
我的解決方案：
coord_list = coord_arr.tolist()
x_set = set([coord[0] for coord in coord_list])
coord_max_y_list= []
for x in x_set:
compare_list=[coord for coord in coord_list if coord[0]==x]
coord_max = compare_list[compare_list.index(max([coord[1] for coord[1] in compare_list]))]
coord_max_y_list.append(coord_max)
filtered_coord_arr= np.array(coord_max_y_list)
uj5u.com熱心網友回復：
如果你的陣列很小，你可以只做一行：
np.array([[x, max(coord[coord[:,0] == x][:,1])] for x in set(coord[:,0])])
然而，這不是正確的復雜性，如果陣列很大并且您關心正確的復雜性，請這樣做：
d = {}
for x, y in coord:
d[x] = max(d.get(x, float('-Inf')), y)
np.array([[x, y] for x,y in d.items()])
uj5u.com熱心網友回復：
您可以參考以下答案：
解決方案 ：
coord_arr= np.array([[10, 5], [11, 6], [12, 6], [13,7], [10,1], [10,7],[12,2], [13,0]])
df = pd.DataFrame(coord_arr,columns=['a','b'])
df = df.groupby(['a']).agg({'b': ['max']})
df.columns = ['b']
df = df.reset_index()
filtered_coord_arr = np.array(df)
filtered_coord_arr
輸出 ：
array([[10, 7],
[11, 6],
[12, 6],
[13, 7]], dtype=int64)
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