Python多维数组按行去重

可以使用numpy库中的unique函数来实现按行去重，具体代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])

b = np.unique(a, axis=0)

print(b)

输出结果为：

[[1 2 3]

[4 5 6]]

相关问题

python多维数组每一行去重

要对Python多维数组的每一行进行去重，可以使用循环遍历每一行，然后利用set()函数进行去重。

首先，使用嵌套循环遍历多维数组的每一行。外层循环迭代数组的每一行，内层循环用于遍历当前行的元素。

在内层循环中，利用set()函数将当前行的元素转化为集合（set），集合的特性是不允许包含重复元素。然后，再将集合转化为列表（list）的形式，得到去重后的元素列表。

最后，将去重后的元素列表赋值给原数组的当前行，完成这一行的去重操作。

以下是一个示例代码，用于对多维数组每一行进行去重：

def remove_duplicates(arr):
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = list(set(arr[i]))
    return arr

# 示例多维数组
array = [[1, 2, 3, 2], [4, 5, 6, 6], [7, 8, 9, 8]]
result = remove_duplicates(array)
print(result)

输出结果为：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

以上代码通过循环遍历每一行，利用set()函数进行去重操作，最后返回去重后的多维数组。

python不规则多维数组去重

在Python中，如果你处理的是不规则的多维数组或列表（也称为字典列表或嵌套列表，其中每个元素可能不是完全相同的类型），要去除重复项可能会有些复杂，因为标准的去重方法可能无法直接应用。这里你可以考虑使用一些递归和集合的方法来实现。

一种常见的做法是将所有元素转换为一个统一的数据结构，例如列表或集合，然后再去除重复。下面是一个简单的例子：

def flatten_and_remove_duplicates(nested_list):
    # 用列表推导式扁平化列表
    flattened_list = [item for sublist in nested_list for item in sublist]
    
    # 使用集合去重，因为集合只包含唯一的元素
    unique_list = list(set(flattened_list))
    
    return unique_list

# 示例
input_list = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]
flattened_unique_list = flatten_and_remove_duplicates(input_list)
print(flattened_unique_list)

这个函数首先扁平化输入的嵌套列表，然后创建一个集合来去重，最后将集合转换回列表以便保持原始顺序（如果你不关心顺序，可以使用`set()`直接去重）。

注意，这种方法假设所有嵌套元素都可以被哈希（即不可变数据类型）。如果你的嵌套列表中包含不可哈希的自定义对象，你需要确保它们实现了`__hash__`和`__eq__`方法以支持去重。