numpy.unique cung cấp đầu ra sai cho danh sách các bộ

Tôi có một danh sách các bộ được đưa ra bởi,

sets1 = [{1},{2},{1}]

Khi tôi tìm thấy các yếu tố duy nhất trong danh sách này bằng cách sử dụng numpy unique, tôi nhận được

np.unique(sets1)
Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object)

Như có thể thấy, kết quả là sai như {1}được lặp lại trong đầu ra.

Khi tôi thay đổi thứ tự trong đầu vào bằng cách đặt các phần tử tương tự liền kề, điều này không xảy ra.

sets2 = [{1},{1},{2}]

np.unique(sets2)
Out[21]: array([{1}, {2}], dtype=object)

Tại sao điều này xảy ra? Hoặc có điều gì đó sai trong cách tôi đã làm?

Điều xảy ra ở đây là np.uniquehàm dựa trên np._unique1dhàm từ NumPy (xem mã ở đây ), chính nó sử dụng .sort()phương thức.

Bây giờ, việc sắp xếp danh sách các bộ chỉ chứa một số nguyên trong mỗi bộ sẽ không dẫn đến một danh sách với mỗi bộ được sắp xếp theo giá trị của số nguyên có trong bộ. Vì vậy, chúng tôi sẽ có (và đó không phải là những gì chúng tôi muốn):

sets = [{1},{2},{1}]
sets.sort()
print(sets)

# > [{1},{2},{1}]
# ie. the list has not been "sorted" like we want it to

Bây giờ, như bạn đã chỉ ra, nếu danh sách các bộ đã được sắp xếp theo cách bạn muốn, np.uniquesẽ hoạt động (vì bạn sẽ sắp xếp danh sách trước).

Một giải pháp cụ thể (tuy nhiên, xin lưu ý rằng nó sẽ chỉ hoạt động cho một danh sách các bộ mà mỗi bộ chứa một số nguyên) sẽ là:

np.unique(sorted(sets, key=lambda x: next(iter(x))))

Đó là bởi vì tập hợp là loại không thể xóa được

{1} is {1} # will give False

bạn có thể sử dụng python collections.Counternếu bạn có thể chuyển đổi tập hợp thành tuple như bên dưới

from collections import Counter
sets1 = [{1},{2},{1}]
Counter([tuple(a) for a in sets1])