Почему np.unique возвращает меньше/более уникальных строк, чем уникальный Matlab с идентичным вводом? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь воспроизвести поведение MATLAB, используя Numpy в Python. When I use the unique function to filter out duplicate rows:

• MATLAB’s unique(A, 'rows') returns shape (240, 2)
• NumPy’s np.unique(A, axis=0) returns shape (232, 2)

Why is there a difference in Количество уникальных строк, даже если входные матрицы одинаковы? < /p>
Я подозреваю, что это связано с точностью с плавающей точкой. Матлаб использует толерантность внутри для сравнения рядов в уникальных? И если да, то как я могу точно повторить поведение MATLAB в Numpy?# Example: MATLAB
a = unique(a, ‘rows’)
< /code>
# Trying to mimic MATLAB behavior
unique_rows = np.unique(a, axis=0)
print("Shape after unique:", a.shape)`


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... with-ident