将点列表转换为numpy 2D数组
我使用genfromtxt来导入基本上是一个二维数组,它的所有值列在表单的文本文件中(x和y都是整数):
x1 y1 z1
x2 y2 z2
: : :
我在下面使用for循环,但我很确定必须有一条线路来完成它。 什么是更有效的方式来做这种转换?
raw = genfromtxt(file,skip_header = 6)
xrange = ( raw[:,0].min() , raw[:,0].max() )
yrange = ( raw[:,1].min() , raw[:,1].max() )
Z = zeros(( xrange[1] - xrange[0] +1 , yrange[1] - yrange[0] +1 ))
for row in raw:
Z[ row[0]-xrange[0] , row[1]-yrange[0] ] = row[2]
你可以用下面的代码替换for循环:
xidx = (raw[:,0]-xrange[0]).astype(int)
yidx = (raw[:,1]-yrange[0]).astype(int)
Z[xidx, yidx] = raw[:,2]
要从一个文件中导入一个矩阵,你可以分割这些行然后转换为int。
[[int(i) for i in j.split()] for j in open('myfile').readlines()]
当然,我假设你的文件只包含矩阵。
最后,您可以将此二维数组转换为numpy。
你可以尝试这样的事情:
>>> Z = zeros((3, 3))
>>> test = array([[0, 1, 2], [1, 1, 6], [2, 0, 4]])
>>> Z[test[:, 0:2].T.tolist()]
array([ 0., 0., 0.])
>>> Z[test[:, 0:2].T.tolist()] = test[:, 2]
>>> Z
array([[ 0., 2., 0.],
[ 0., 6., 0.],
[ 4., 0., 0.]])
在你的情况下:
Z[(raw[:, 0:2] - minimum(raw[:, 0:2], axis=0)).T.tolist()] = raw[:, 2]
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