Question

我从两个单独的导入文件中获取了两组数据，这两个导入文件都被导入到python中，并且当前已经放入列表中，如下所示。

列表1的格式为：

（参考编号，x坐标，y坐标）

示例列表1：[[1,0,0]，[2,0,10]，[3,0,20]，[4,0,30]，[5,0,40]]

列表2的格式为：

（x坐标，y坐标，温度）

示例列表2：[[0,0,100]，[0,10,110]，[0,20,120]，[0,30,130]，[0,40,140]]

我需要使用x和y坐标比较两个列表，如果找到匹配，则会生成一个包含相应参考编号和温度的新列表。

例如，从输出列表上方的两个列表开始，将遵循以下形式：

（参考编号，温度）

示例输出列表：[[1,100]，[2,11]，[3,120]，[4,130]，[5,140]]

字典函数不起作用，因为我需要能够插入列表2，例如，如果列表1中的参考编号3，我也改变了坐标：

（参考编号，x坐标，y坐标）= [3,0,25]

列表2中最接近的两个温度值将是120和130.因此我预期的输出将是[3,125]

我知道这很复杂。

谢谢你提前给我任何帮助我可以给予这个我相信使用numpy和scipy.interpolate使用rbf可能涉及但目前无法为自己找到解决方案。

干杯

Answer 1

我在等你表现出一些主动性，但我无法帮助自己，所以我想出了以下内容，这可能不是最佳选择。为了达到这个解决方案，我

浏览了scipy docs并找到了iterpolation模块
遵循scipy.interpolate.interp2d

我稍微扩展了你的数据：

ref = [[1, 0, 0], [2, 0, 10], [3, 0, 20], [4, 0, 30],
       [5, 0, 40], [6, 0, 25], [7, 1, 5], [8, 2, 15], [9, 2, 1]]

temp = [[0, 0, 100], [0, 10, 110], [0, 20, 120], [0, 30, 130], [0, 40, 140],
        [1, 0, 105], [1, 10, 115], [1, 20, 125], [1, 30, 135], [1, 40, 145],
        [2, 20, 145],
        [3, 0, 150], [3, 10, 160], [3, 20, 170], [3, 30, 180], [3, 40, 190]]

一些助手（我喜欢使用operator.itemgetter）

import operator, scipy
temp_coord = operator.itemgetter(0,1)
temp_value = operator.itemgetter(2)

将x，y和z数据与测量值分开：

x_coords, y_coords = zip(*(temp_coord(thing) for thing in temp))
z = [temp_value(thing) for thing in temp]

scipy.interpolate.interp2d返回一个函数，该函数将返回任何x，y坐标的插值。

f = scipy.interpolate.interp2d(x_coords, y_coords, z, kind='linear')
for r, x, y in ref:
    print 'ref:{}\ttemp{}'.format(r, f(x,y))

结果

>>> 
ref:1   temp[ 100.]
ref:2   temp[ 110.]
ref:3   temp[ 120.]
ref:4   temp[ 130.]
ref:5   temp[ 140.]
ref:6   temp[ 125.]
ref:7   temp[ 110.]
ref:8   temp[ 107.84726776]
ref:9   temp[ 11.21260262]
>>>

如果有大量缺失数据，您将收到错误的结果。这可以通过参考点8和9看出。数据域之外的坐标也可能产生错误的值。

比较python中的两个2D列表并插入不同的值

1 个答案:

比较python中的两个2​​D列表并插入不同的值

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