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Wie man Duplikate Subarrays in einem mehrdimensionalen Numpy-Array findet

Entdecken Sie einen `pythonicen Ansatz`, um doppelte Bilder in einem mehrdimensionalen Numpy-Array zu identifizieren, indem die Leistungsfähigkeit von `np.unique` für eine effiziente Analyse genutzt wird. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62374773/ gestellt von dem Nutzer 'colt.exe' ( https://stackoverflow.com/u/5738150/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62376568/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Divakar' ( https://stackoverflow.com/u/3293881/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Finding duplicate subarrays inside a multi dimensional array Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Wie man Duplikate Subarrays in einem mehrdimensionalen Numpy-Array findet Bei der Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays in Python, insbesondere bei der Verwaltung großer Datensätze wie Bildern, ist es oft entscheidend, doppelte Daten effizient zu erkennen und zu verwalten. Wenn Sie ein mehrdimensionales Numpy-Array verwenden, beispielsweise mit der Form (100,128,128,1), könnten Sie sich fragen: Wie kann ich feststellen, ob es innerhalb dieses Arrays doppelte Bilder gibt, ohne umständliche for-Schleifen zu verwenden? In diesem Blogbeitrag untersuchen wir einen pythonicen Weg, um dieses Problem zu lösen, indem wir die leistungsstarken Fähigkeiten von numpy nutzen, um Duplikate schnell zu identifizieren. Problemverständnis In der Bildverarbeitung oder bei der Handhabung großer Datenmengen ist es üblich, mehrere Bilder (oder Datenproben) in einem numpy-Array zu speichern. Allerdings können Duplikate in Ihren Datensatz gelangen, was zu Ineffizienzen und erhöhtem Speicherverbrauch führt. Das Ziel ist: Identifizieren und Sammeln der Indizes doppelter Bilder in Ihrem numpy-Array. Die Bedeutung von Effizienz Anstelle verschachtelter for-Schleifen, die zeitaufwendig und ineffizient sein können, können wir numpy-Funktionen einsetzen, die für solche Operationen optimiert sind. Das verbessert nicht nur die Performance Ihres Codes, sondern macht ihn auch sauberer und leichter lesbar. Lösungsübersicht Zur Lösung dieses Problems können wir die Funktion np.unique aus numpy verwenden. Hier ist eine Übersicht, wie man effizient die Indizes von Duplikaten sammelt: Schritt 1: Verständnis von np.unique Die Funktion np.unique kann folgende Werte zurückgeben: Einzigartige Werte in einem Array Die Indizes der einzigartigen Werte Die Anzahl jedes einzigartigen Werts Diese Funktion ermöglicht es uns, Duplikate effizient zu ermitteln, indem wir diese drei Rückgaben ausnutzen. Schritt 2: Implementierung der Funktion Hier eine schrittweise Anleitung zur Implementierung: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Erklärung des Codes: Parameter: a: Unser mehrdimensionales numpy-Array, das Bilder enthält. Ausgabe: Gibt eine Liste von Arrays zurück, wobei jedes Array die Indizes doppelter Bilder enthält. Nicht-duplizierte Elemente werden als Arrays mit einem einzelnen Element zurückgegeben. Beispielausführung Sehen wir uns eine Beispielausführung an, um die Funktionsweise zu illustrieren: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Die erwartete Ausgabe könnte wie folgt aussehen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Fazit Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Identifikation doppelter Subarrays in einem mehrdimensionalen numpy-Array effektiv durch Verwendung von numpy's np.unique erfolgen kann. Diese Lösung vereinfacht nicht nur den Code, sondern verbessert auch die Performance im Vergleich zu traditionellen Schleifenmethoden. Mit der bereitgestellten Implementierung können Sie Duplikate in Ihren Datensätzen einfach überprüfen, was Ihre Datenverarbeitungsprozesse effizienter und übersichtlicher gestaltet. Sind Sie in Ihren Projekten schon auf Probleme mit doppelten Daten gestoßen? Teilen Sie Ihre Erfahrungen und Lösungen gerne in den Kommentaren unten mit!