Question

我们正在尝试创建一组相互之间距离很近的坐标。要创建该组，我们需要将numpy数组的x，y坐标与arrary中的第一个元素进行比较。

如果它们匹配，我们将其存储在现有阵列中，否则，我们创建一个新的并将其存储在其中。

我们已经尝试过使用for循环并分别提取x和y。但是，它没有用。


mport numpy as np 

coordinates = [(580.4625,201.87183),(580.4625,201.87183),(167.84459,701.64935),
              (167.84459,701.64935),(167.84459,694.65247),(167.84459,694.65247),
              (979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),
              (979.09344,725.6387),(200.81406,1271.3956),(200.81406,1271.3956),
              (200.81406,1271.3956),(1005.0694,1266.398),(1005.0694,1266.398),
              (1005.0694,1266.398),(180.83257,1568.2635),(180.83257,1568.2635),
              (994.0796,1591.2533),(539.5005,1862.1327)] 

seen = set() 

newlist = [] 

for item in coordinates: 
    t = tuple(item) 
    if t not in seen: 
        newlist.append(item) 
        seen.add(t) 

npArray = np.array(newlist) 
newlist = npArray.astype(int) 
npArray2 = np.array(newlist) 
coordinates1 = npArray2.astype(int) 

for i in coordinates1[0]: 
    print(i[0])

我们正在尝试通过单独的变量获取上述消息中坐标的第一个元素。

当前，我们收到一个错误： IndexError：标量变量的索引无效。

我们是python的新手，所以即使有指向更好方法的指导，任何指导也都将有所帮助。

谢谢！

感谢您提供所有答案。我认为我的错误在于不解释这个问题。我将在这里再次尝试：

coordinates = [(580.4625,201.87183),(580.4625,201.87183),(167.84459,701.64935),
              (167.84459,701.64935),(167.84459,694.65247),(167.84459,694.65247),
              (979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),
              (979.09344,725.6387),(200.81406,1271.3956),(200.81406,1271.3956),
              (200.81406,1271.3956),(1005.0694,1266.398),(1005.0694,1266.398),
              (1005.0694,1266.398),(180.83257,1568.2635),(180.83257,1568.2635),
              (994.0796,1591.2533),(539.5005,1862.1327)]

我们正在尝试创建一组坐标，它们在上面列表中的第一个正辛数的接近度/范围内为30点+或-。

因此，为此，我们需要将所有坐标（x，y）与第一坐标进行比较，如果它们在上述范围内，则将它们分配给一个组（例如G1 ）/数组，其中第一个co-ordiante作为该组中的第一个元素。

如果不在范围内，我们将创建另一个组（例如G2）/阵列，并将不在此范围内的共畸变插入该新组中。

通过这种方式，我们进一步对上面列表中的每个元素进行一次比较，直到所有坐标都被比较并分配给其中一个组为止。

希望，我说得更清楚。

非常感谢您的帮助！

最好的问候，

Answer 1

尝试，它有效，

    for i in coordinates1: 
        print(i[0])

因为numpy数组坐标1的形状为（9,2），所以不需要坐标[0]来访问x坐标。

Answer 2

由于您正在寻找一个圆内的点，因此您可以在此处找到一种方法。您将需要对其进行调整，以使其不太清楚。

import numpy as np

coordinates = [(580.4625,201.87183),(580.4625,201.87183),(167.84459,701.64935),
              (167.84459,701.64935),(167.84459,694.65247),(167.84459,694.65247),
              (979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),
              (979.09344,725.6387),(200.81406,1271.3956),(200.81406,1271.3956),
              (200.81406,1271.3956),(1005.0694,1266.398),(1005.0694,1266.398),
              (1005.0694,1266.398),(180.83257,1568.2635),(180.83257,1568.2635),
              (994.0796,1591.2533),(539.5005,1862.1327)]

reference = (580.4625,201.87183)
z = 30 # Radius

L1 = list()
L2 = list()

for coord in coordinates:
    # coord is a tuple of 2 values, x and y.
    x = coord[0]
    y = coord[1]

    # Compute distance in 2D space
    d = np.sqrt((x-reference[0])**2+(y-reference[1])**2)

    # Add to the correct list
    if d <= z:
        L1.append(coord)
    else:
        L2.append(coord)

此外，这些步骤也可以通过列表理解来完成，这将使您获得一线希望：

L1 = [coord for coord in coordinates if np.sqrt((coord[0]-reference[0])**2+(coord[1]-reference[1])**2) <= z]
L2 = [coord for coord in coordinates if not np.sqrt((coord[0]-reference[0])**2+(coord[1]-reference[1])**2) <= z]

现在，假设您要在坐标上循环，并且每次创建附近点的L1列表，即在所考虑坐标的z = 30半径内创建点的簇，则可以创建一个列出cluster并每次添加附近点列表。

import numpy as np

coordinates = [(580.4625,201.87183),(580.4625,201.87183),(167.84459,701.64935),
              (167.84459,701.64935),(167.84459,694.65247),(167.84459,694.65247),
              (979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),(979.09344,725.6387),
              (979.09344,725.6387),(200.81406,1271.3956),(200.81406,1271.3956),
              (200.81406,1271.3956),(1005.0694,1266.398),(1005.0694,1266.398),
              (1005.0694,1266.398),(180.83257,1568.2635),(180.83257,1568.2635),
              (994.0796,1591.2533),(539.5005,1862.1327)]

z = 30 # Radius
clusters = list()

for ref in coordinates:
    # coord is a tuple of 2 values, x and y.
    x = ref[0]
    y = ref[1]

    clusters.append([coord for coord in coordinates \
          if np.sqrt((coord[0]-x)**2+(coord[1]-y)**2) <= z])

使用此方法，如果一个点在2个簇的范围内，则它将同时包含在两个簇中。

此外，某些点在坐标中两次出现。要删除重复项，可以使用set。

coordinates = list(set(coordinates))

集群示例。元素(167.84459,701.64935)导致集群[(167.84459, 701.64935), (167.84459, 694.65247)]（已复制）。

Answer 3

我对您的意思没有很好的理解，但是请尝试以下操作：

        return response()->json([
            'message' => 'Quote Successfully Sent!','data' =>  $clientquote
        ], 201);

从（x，y）坐标numpy数组中提取第一个元素

3 个答案: