计算网格框中的点数

Question

假设有一个网格，其中包含一些点，如下图所示。 我的目标是计算每个网格的点数。这是我的第一次尝试。

            for tupel in point_list:
               a=0
               b=0
               for i in self.boxvector:
                  if tupel[0] < i:
                     a=self.boxvector.index(i)-1
                     break

               for i in self.boxvector:
                  if tupel[1] < i:
                     b=self.boxvector.index(i)-1
                     break

               farray[a][b]+=1

它有效，但速度很慢。是否有加速它？

我使用名为boxvector的变量来定义网格。在此示例中，boxvector为：boxvector = [-1., -.5, 0, .5, 1.]。网格始终是二次的，最大值为-1和1。 这些框由farray表示，看起来像farray = [[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]。因此，每个算法在相应的框中找到一个点时，每个框都有一个值递增。 point_list的格式为point_list = [(x0,y0),(x1,y1),(x3,y3), ...]

感谢您的帮助！

Answer 1

看到你似乎已经在使用matplotlib，只需使用numpy.histogram2d。

举个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
x = np.cos(3 * t)
y = np.sin(t)

gridx = np.linspace(-1, 1, 5)
gridy = np.linspace(-1, 1, 5)

grid, _, _ = np.histogram2d(x, y, bins=[gridx, gridy])

plt.figure()
plt.plot(x, y, 'ro')
plt.grid(True)

plt.figure()
plt.pcolormesh(gridx, gridy, grid)
plt.plot(x, y, 'ro')
plt.colorbar()

plt.show()

Answer 2

另见

matplotlib.nxutils.pnpoly（）

和

matplotlib.nxutils.points_inside_poly（）

多边形实用程序中非常快速有效的点。您只需要根据网格角的顶点创建多边形。

http://matplotlib.sourceforge.net/api/nxutils_api.html

Answer 3

您可以计算位置。除以0.5（方框大小）。由于您的数组以0开头，但您的坐标以-1开头，因此在分割前调整1。你的边缘情况为1（（1 + 1）/0.5 == 4），所以要确保它不会溢出3。

以下是一个例子：

>>> x,y = (0.8, -0.5)
>>> int((x + 1) / 0.5)
3
>>> int((y + 1) / 0.5)
1

只需考虑获得最大结果3.所以：

>>> f_pos = lambda pos: min(int((pos + 1) / 0.5), 3)
>>> f_pos(x)
3
>>> f_pos(y)
1

所以，让它完成：

f_pos = lambda pos: min(int((pos + 1) / 0.5), 3)
for x,y in point_list:
    f_array[f_pos(x)][f_pos(y)] += 1