Как Facebook сохраняется в состоянии входа в WKWebview через перезапуск приложения

Другим вариантом использования структурированных массивов является использование вида void, который объединяет всю строку в один элемент:

a = np.array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1, 0, 0],
              [0, 1, 1, 1, 0, 0],
              [1, 1, 1, 0, 0, 0],
              [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

b = np.ascontiguousarray(a).view(np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize * a.shape[1])))
_, idx = np.unique(b, return_index=True)

unique_a = a[idx]

>>> unique_a
array([[0, 1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 0]])

EDIT Добавлен np.ascontiguousarray в соответствии с рекомендацией @ seberg , Это замедлит метод вниз, если массив еще не смежен.

EDIT Вышеуказанное может быть немного ускорено, возможно, за счет ясности, выполнив:

unique_a = np.unique(b).view(a.dtype).reshape(-1, a.shape[1])

Кроме того, по крайней мере, в моей системе, производительность по сравнению с методом lexsort по сравнению с методом lexsort:

a = np.random.randint(2, size=(10000, 6))

%timeit np.unique(a.view(np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize*a.shape[1])))).view(a.dtype).reshape(-1, a.shape[1])
100 loops, best of 3: 3.17 ms per loop

%timeit ind = np.lexsort(a.T); a[np.concatenate(([True],np.any(a[ind[1:]]!=a[ind[:-1]],axis=1)))]
100 loops, best of 3: 5.93 ms per loop

a = np.random.randint(2, size=(10000, 100))

%timeit np.unique(a.view(np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize*a.shape[1])))).view(a.dtype).reshape(-1, a.shape[1])
10 loops, best of 3: 29.9 ms per loop

%timeit ind = np.lexsort(a.T); a[np.concatenate(([True],np.any(a[ind[1:]]!=a[ind[:-1]],axis=1)))]
10 loops, best of 3: 116 ms per loop