Python numpy 点数组去重

Python numpy 点数组去重

废话不多说，直接上代码，有详细注释

# coding = utf-8

import numpy as np
from IPython import embed

# xy 输入，可支持浮点数操作 速度很快哦
# return xy 去重后结果
def duplicate_removal(xy):
    if xy.shape[0] < 2:
        return xy
    _tmp = (xy*4000).astype('i4')                   # 转换成 i4 处理
    _tmp = _tmp[:,0] + _tmp[:,1]*1j                 # 转换成复数处理 
    keep = np.unique(_tmp, return_index=True)[1]    # 去重 得到索引                                   
    return xy[keep]                                 # 得到数据并返回   

# _tmp[:,0] 切片操作，因为时二维数组，_tmp[a:b, c:d]为通用表达式，
# 表示取第一维的索引 a 到索引 b，和第二维的索引 c 到索引 d
# 当取所有时可以直接省略，但要加':'冒号 、当 a == b 时可只写 a ,同时不用':'冒号


if __name__ == '__main__':
    if 1: # test
        xy = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0], [3.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.00]])
        print(xy)
        new_xy = duplicate_removal(xy)
        print(new_xy)

    embed()