Có chức năng nào trong python có thể thực hiện nghịch đảo của hàm numpy.repeat không?

Question

Ví dụ

x = np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]), 2, axis=1) 

mang đến cho bạn

x = array([[1, 1, 2, 2], 
      [3, 3, 4, 4]]) 

nhưng có cái gì đó có thể thực hiện

x = np.*inverse_repeat*(np.array([[1, 1, 2, 2],[3, 3, 4, 4]]), axis=1) 

và mang đến cho bạn

x = array([[1,2],[3,4]]) 

Answer 1

SLIC Regular ing nên hoạt động. Đối với trục bạn muốn ngược lặp lại, sử dụng ::number_of_repetitions

x = np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]), 4, axis=0) 
x[::4, :] # axis=0 
Out: 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 

x = np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]), 3, axis=1) 

x[:,::3] # axis=1 
Out: 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 


x = np.repeat(np.array([[[1],[2]],[[3],[4]]]), 5, axis=2) 
x[:,:,::5] # axis=2 
Out: 
array([[[1], 
     [2]], 

     [[3], 
     [4]]]) 

Answer 2

>>> import numpy as np 
>>> x = np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]), 2, axis=1) 
>>> y=[list(set(c)) for c in x] #This part remove duplicates for each array in tuple. So this will not work for x = np.repeat(np.array([[1,1],[3,3]]), 2, axis=1)=[[1,1,1,1],[3,3,3,3]. Result will be [[1],[3]] 
>>> print y 
[[1, 2], [3, 4]] 

Bạn không cần biết đến trục và lặp lại lượng ...

Answer 3

này nên làm việc, và có chữ ký chính xác giống như np.repeat:

def inverse_repeat(a, repeats, axis): 
    if isinstance(repeats, int): 
     indices = np.arange(a.shape[axis]/repeats, dtype=np.int) * repeats 
    else: # assume array_like of int 
     indices = np.cumsum(repeats) - 1 
    return a.take(indices, axis) 

Edit: thêm hỗ trợ cho mỗi mục lặp đi lặp lại là tốt, tương tự như np.repeat

Answer 4

Đối với trường hợp chúng ta đều biết trục và lặp lại - và lặp lại là một đại lượng vô hướng (cùng một giá trị cho tất cả các yếu tố), chúng tôi có thể xây dựng một chỉ số cắt như thế này:

In [1117]: a=np.array([[1, 1, 2, 2],[3, 3, 4, 4]]) 
In [1118]: axis=1; repeats=2 

In [1119]: ind=[slice(None)]*a.ndim 
In [1120]: ind[axis]=slice(None,None,a.shape[axis]//repeats) 
In [1121]: ind 
Out[1121]: [slice(None, None, None), slice(None, None, 2)] 
In [1122]: a[ind] 
Out[1122]: 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 

@Eelco's sử dụng take làm cho nó dễ dàng hơn để tập trung vào một trục, nhưng yêu cầu một danh sách các chỉ mục, không phải một lát.

Nhưng repeat cho phép tính số lần lặp lại khác nhau.

In [1127]: np.repeat(a1,[2,3],axis=1) 
Out[1127]: 
array([[1, 1, 2, 2, 2], 
     [3, 3, 4, 4, 4]]) 

Biết axis=1 và repeats=[2,3] chúng ta nên xây dựng thể quyền take lập chỉ mục (có lẽ với cumsum). Cắt lát sẽ không hoạt động.

Nhưng nếu chúng tôi chỉ biết trục và lặp lại không xác định thì có thể chúng tôi cần một số loại hoạt động unique hoặc set như trong câu trả lời @redratear's.

In [1128]: a2=np.repeat(a1,[2,3],axis=1) 
In [1129]: y=[list(set(c)) for c in a2] 
In [1130]: y 
Out[1130]: [[1, 2], [3, 4]] 

Một giải pháp take với danh sách repeats. Điều này sẽ chọn cuối cùng của mỗi khối lặp lại:

In [1132]: np.take(a2,np.cumsum([2,3])-1,axis=1) 
Out[1132]: 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 

Câu trả lời đã xóa sử dụng unique; đây là hàng của tôi bằng cách sử dụng hàng unique

In [1136]: np.array([np.unique(row) for row in a2]) 
Out[1136]: 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 

unique được tốt hơn so với set để sử dụng này vì nó duy trì trật tự phần tử. Có một vấn đề khác với unique (hoặc thiết lập) - điều gì xảy ra nếu giá trị ban đầu có giá trị lặp lại, ví dụ: [[1,2,1,3],[3,3,4,1]].

Đây là trường hợp rất khó để suy ra mẫu lặp lại từ kết quả. Tôi phải xem xét tất cả các hàng đầu tiên.

In [1169]: a=np.array([[2,1,1,3],[3,3,2,1]]) 
In [1170]: a1=np.repeat(a,[2,1,3,4], axis=1) 
In [1171]: a1 
Out[1171]: 
array([[2, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3], 
     [3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1]]) 

Nhưng cumsum trên lặp lại biết giải quyết nó độc đáo:

In [1172]: ind=np.cumsum([2,1,3,4])-1 
In [1173]: ind 
Out[1173]: array([1, 2, 5, 9], dtype=int32) 
In [1174]: np.take(a1,ind,axis=1) 
Out[1174]: 
array([[2, 1, 1, 3], 
     [3, 3, 2, 1]])