无序

Question

我想在Python 3.x中用x值切割[x，y]坐标对的数组，方法与this问题的解决方案类似，但是使用坐标而不是1d列表。

例如对于（numpy）坐标数组，我想要一个像：

这样的函数

coords = np.array([[1.5,10],[2.5,20],[3.5,30],[4.5,40],[5.5,50]])
def slice_coords_by_x(xmin, xmax, arr):
    *some function*
slice_coords_by_x(2, 4, arr)
>>>[[2.5,20],[3.5,30]]

如果解决方案是包容性的或不包括xmin和xmax，那就不过分挑剔，因为我将在超过1000左右的大范围内使用它。

Answer 1

切片并创建一个具有此类最小 - 最大限制的面具，从而选择boolean-indexing行 -

def slice_coords_by_x(arr, xmin, xmax):
    return arr[(arr[:,0] >= xmin) & (arr[:,0] <= xmax)]

样品运行 -

In [43]: arr
Out[43]: 
array([[  1.5,  10. ],
       [  2.5,  20. ],
       [  3.5,  30. ],
       [  4.5,  40. ],
       [  5.5,  50. ]])

In [44]: slice_coords_by_x(arr, xmin=2, xmax=4)
Out[44]: 
array([[  2.5,  20. ],
       [  3.5,  30. ]])

In [45]: slice_coords_by_x(arr, xmin=1, xmax=5)
Out[45]: 
array([[  1.5,  10. ],
       [  2.5,  20. ],
       [  3.5,  30. ],
       [  4.5,  40. ]])

Answer 2

如果没有numpy，您可以使用bisect来查找插入点。请注意，该参数是一个列表（我将None添加为here中的第二个参数，但它没有用。）

import bisect

coords = [[1.5,10],[2.5,20],[3.5,30],[4.5,40],[5.5,50]]

def slice_coords_by_x(lower,upper,arr):
    l=bisect.bisect_left(arr,[lower])
    u=bisect.bisect_right(arr,[upper])
    return arr[l:u]

print(slice_coords_by_x(2,4,coords))

结果：

[[2.5, 20], [3.5, 30]]

bisect要求对列表进行排序（似乎是这种情况）或者不会起作用。

Answer 3

无序

如果给定的点列表是无序的，您可以使用filter，并使用list实现：

def slice_coords_by_x(xmin,xmax,arr):
    return list(filter(lambda p: xmin < p[0] < xmax,arr))

您也可以明确地将排序列表提供给此，但这比下一个方法花费的时间要多得多。

排序列表

如果点按x坐标排序，您可以使用bisect包：

def slice_coords_by_x(xmin,xmax,arr):
    left = bisect.bisect_left(arr,[xmin])
    right = bisect.bisect_right(arr,[xmax])
    return arr[left:right]

Answer 4

不应该

def slice_coords_by_x(xmin, xmax, arr):
    return [i for i in arr if xmin <= i[0] and i[0] <= xmax]

诀窍？它可读，快速且易于访问。

此列表可以排序甚至传递数组，但该方法应该足够可访问，以便更改为任何需要。

在Python中通过float值进行2D数组切片

4 个答案:

无序

排序列表