Python 广播numpy数组值

我有一个主要的二维numpy数组，它有多个重复项，还有一个次要数组，它的第一个值是唯一的

[[ 0  0  1 ]
 [ 1  0  2 ]
 [ 2  0  2 ]
 ...
 [ 0  0  1 ]
 [ 3  0  2 ]
 [ 2  0  2 ]]

[[ 0  0  1 ]
 [ 1  0  2 ]
 [ 2  0  2 ]
 [ 3  0  2 ]]

第三个二维数组（与第二个数组的行数相同）包含一些额外的值，这些值是从第二个数组中的对应行生成的

[[ 2 -0.5]
 [ 2.4  0.5]
 [ 2.5  0.4]
 [ 2.4  1]]

我想到的是使用第一个数组的值作为键，第三个数组的值作为内容来创建新数组。必须维持秩序

[[ 2 -0.5]
 [ 2.4  0.5]
 [ 2.5  0.4]
 ...
 [ 2 -0.5]
 [ 2.4  1]
 [ 2.5  0.4]]

---

我尝试创建熊猫dfs（一个来自第一个数组，一个来自第二个+第三个数组）并在前3列上合并它们，但结果对于我的需要来说太慢了。

通常，您可以使用广播相等来解决此问题，以找到适当的索引，例如：

x=np.array（[[0,0,1]，
[ 1,  0,  2 ],
[ 2,  0,  2 ],
[ 0,  0,  1 ],
[ 3,  0,  2 ],
[ 2,  0,  2 ]])
x_unique=np.array（[[0,0,1]，
[ 1,  0,  2 ],
[ 2,  0,  2 ],
[ 3,  0,  2 ]])
value=np.array（[[2，-0.5]，
[ 2.4,  0.5],
[ 2.5,  0.4],
[ 2.4,  1]])
index=np.argmax（（x[：，无]==x_唯一）。all（-1），axis=1）
价值[指数]
#数组（[[2.，-0.5]，
#        [ 2.4,  0.5],
#        [ 2.5,  0.4],
#        [ 2. , -0.5],
#        [ 2.4,  1. ],
#        [ 2.5,  0.4]])

如果使用

np.unique

生成唯一值，则可以通过在提取唯一值时计算索引来更有效地执行此操作：

x_unique2，index=np.unique（x，axis=0，return_inverse=True）
断言np.allclose（x_unique，x_unique2）#同上
打印（值[索引]）
#数组（[[2.，-0.5]，
#        [ 2.4,  0.5],
#        [ 2.5,  0.4],
#        [ 2. , -0.5],
#        [ 2.4,  1. ],
#        [ 2.5,  0.4]])

您是否正在使用

np.unique

创建第二个数组？非常感谢，它非常有效。事实上，我使用的是np.unique。