我有一个4列的数组：
A=array([[100,1,500,1],
[100,1,501,1],
[101,1,501,1],
[102,2,502,2],
[500,1,100,1],
[100,1,500,1],
[502,2,102,2],
[502,1,102,1]])
j在数组中满足A[i,:] == A[j,[2,1,0,3]]（或第一次出现）。A，我想要得到一个如下的数组：B=array([[100,1,500,1],
[100,1,501,1],
[101,1,501,1],
[102,2,502,2],
[502,1,102,1]])
A[np.unique(np.sort(A,1).view("int, int, int, int"), return_index=True)[1]]
步骤如下：
In [385]: A
Out[385]:
array([[100, 1, 500, 1],
[100, 1, 501, 1],
[101, 1, 501, 1],
[102, 2, 502, 2],
[500, 1, 100, 1],
[100, 1, 500, 1],
[502, 2, 102, 2],
[502, 1, 102, 1]])
A [i] = A [j，[2,1,0,3]]）。我们不必担心交换列1和3，因为对于A中的所有行，我们都有列1等于列3：A [:，1] == A [:，3]。In [386]: As = np.sort(A,1)
In [387]: As
Out[387]:
array([[ 1, 1, 100, 500],
[ 1, 1, 100, 501],
[ 1, 1, 101, 501],
[ 2, 2, 102, 502],
[ 1, 1, 100, 500],
[ 1, 1, 100, 500],
[ 2, 2, 102, 502],
[ 1, 1, 102, 502]])
在排序数组As中找到唯一的行。将其视为结构化数组，其中每行是单个元素（因为np.unique会使数组变平）
In [388]: As.view('int, int, int, int')
Out[388]:
array([[(1, 1, 100, 500)],
[(1, 1, 100, 501)],
[(1, 1, 101, 501)],
[(2, 2, 102, 502)],
[(1, 1, 100, 500)],
[(1, 1, 100, 500)],
[(2, 2, 102, 502)],
[(1, 1, 102, 502)]],
dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8')])
In [389]: u, i = np.unique(As.view('int, int, int, int'), return_index=True)
In [390]: i
Out[390]: array([0, 1, 2, 7, 3])
使用它们来获取原始数组 A 中唯一的行，这些行在 As 中是唯一的:
In [391]: A[i]
Out[391]:
array([[100, 1, 500, 1],
[100, 1, 501, 1],
[101, 1, 501, 1],
[502, 1, 102, 1],
[102, 2, 502, 2]])
type(A)是什么？还有np.__version__呢？ - askewchani与行j匹配，即使列0和2已经交换（或未交换），因此我在比较之前只需对每行进行排序。由于列1和3始终相同，因此我可以忽略它们的移动效果。 - askewchan我不理解问题的第二部分是什么意思（即以A[i:]开头的部分）。然而，作为一个简单的循环，您也可以使用
B = []
for data in A:
if data not in B:
B.append(data)
tuple(B)
现在它将循环遍历A，检查它是否已经在B中并将其附加。这不是最有效的方法，因为每次都需要循环遍历B，但它很简单明了。
你是在问如果数据=[0, 1, 2, 3]，那么是否不存在像[2, 0, 1, 3]这样的行
如果是这种情况，则添加到if语句中
and [data[2], data[0], data[1], data[3]] not in B
我认为将其设置为树形和分支处理可能有效。也就是说，在A [0]处根据A [1]的值创建分支。然后在A [2]处创建分支和A [3]处的叶子。在最终的叶子上，如果已经存在叶子，则放弃它。构建树形结构后，返回并将所有分支和叶子收集到数组结构中，并且按定义，它们将是唯一的。在任何情况下，这都需要读取初始列表一次，并且不需要完全读取B列表以对A中每行进行操作。我还没有时间想出如何将其表示为Python而不是视觉流程图。也许它可以作为一组字典工作，但我不确定。
{A[0]:{A[1]:{A[2]:{A[3]:True}}}}
这样做不起作用，因为它会覆盖键的值。也许可以为每个键和子键创建一个字典列表，为键A[1]提供一组字典，为键A[2]提供一个字典列表。
当读取每个条目时，如果在特定列表中尚未找到A[3]，则将其附加。如果找到了，则是重复项。我认为基础应该是类似于以下顺序的东西：
{A[0]:({A[1]:({A[2]:(A[3])})})}
我不知道这个概念是否可行，但需要适当的循环和追加，可能设置起来太复杂了。
对于唯一的行，您可以使用Python集合来删除重复项。由于np数组（或列表）是不可哈希的，因此在选择时可能需要将行转换为元组，然后再转换回数组：
B = np.array(list(set([tuple(x) for x in A])))
针对你的第二个问题，你需要实现自己的选择循环：
B = []
for row in A:
lrow = list(row)
if lrow not in B and [lrow[2], lrow[1], lrow[0], lrow[3]] not in B:
B.append(lrow)
B = np.array(B)