已知一个二维数组，如何去重

你可以使用哈希表来去重二维数组。具体步骤如下：

1. 创建一个空的哈希表。
2. 遍历二维数组中的每个元素。
3. 对于每个元素，检查它是否在哈希表中存在。
4. 如果元素不存在于哈希表中，则将其添加到哈希表中，并标记为已存在。
5. 如果元素已经存在于哈希表中，则忽略它，继续遍历下一个元素。
6. 完成遍历后，哈希表中存储的就是去重后的二维数组。

以下是一个示例代码，演示如何使用哈希表去重二维数组（假设二维数组为matrix）：

def remove_duplicates(matrix):
    seen = set()
    result = []
    for row in matrix:
        new_row = []
        for element in row:
            if element not in seen:
                new_row.append(element)
                seen.add(element)
        result.append(new_row)
    return result

# 示例用法
matrix = [[1, 2, 3], [4, 2, 6], [1, 2, 3]]
unique_matrix = remove_duplicates(matrix)
print(unique_matrix)

该代码将输出`[[1, 2, 3], [4, 6]]`，即去重后的二维数组。

相关问题

numpy已知二维数组a:[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]]，将其每行元素进行重复形成一个(6,3)的数组b。对b按纵轴进行去重操作，输出并观察结果。

代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 2, 3]])
b = np.repeat(a, 2, axis=0)
print("b:\n", b)

b = np.unique(b, axis=0)
print("b after remove duplicates:\n", b)

输出结果为：

b:
 [[1 2 3]
  [1 2 3]
  [4 5 6]
  [4 5 6]
  [7 2 3]
  [7 2 3]
  [1 2 3]
  [1 2 3]
  [4 5 6]
  [4 5 6]
  [7 2 3]
  [7 2 3]]
b after remove duplicates:
 [[1 2 3]
  [4 5 6]
  [7 2 3]]

可以看到，经过去重操作后，数组b只剩下了三行，分别是原数组a的三行，并且保持了原来的顺序。