2D-Äquivalent von numpy.unique

Question

Ich habe eine Reihe von diskretisierten Koordinaten in einem Nx2 numpy.ndarray.

Ich möchte die Zählungen und Indizes jedes dieser eindeutigen Koordinatensätze erhalten. numpy.unique macht genau das, aber für skalare Elemente.

Gibt es einen sauberen Weg, dies mit numpy zu tun?

Beispiel:

#input 
coor = np.array([[10,10],[12,9],[10,5],[12,9]]) 
#output 
unique_count = np.array([1,2,1]) 
unique_index = np.array([0,1,2]) #1 could also be 3 

EDIT: unique count würde die Zählungen von jedem der eindeutigen Werte geben, das heißt: 1 von [10,10], 2 und 1 des [12,9][10,5]. Man würde dann die Werte finden diese entsprechen coor[unique_index]

Answer 1

Sie .count() und die können .index() Liste Methoden

coor = np.array([[10, 10], [12, 9], [10, 5], [12, 9]]) 
coor_tuple = [tuple(x) for x in coor] 
unique_coor = sorted(set(coor_tuple), key=lambda x: coor_tuple.index(x)) 
unique_count = [coor_tuple.count(x) for x in unique_coor] 
unique_index = [coor_tuple.index(x) for x in unique_coor]