Question

我正在处理具有这种形状的雷达反射率数据，我的最终目标是绘制它但在此之前我有这个问题 -

(2500,50,200) #(scans, rays, altitude)

我还有三个与纬度，经度和海拔相对应的3D numpy数组，其形状与雷达反射率相同，即

 (2500,50,200)

大量数据由零组成。所以我认为在绘制它们之前删除与零相对应的条目是有意义的。删除由零组成的反射率数据中的条目后，我还需要返回并删除纬度，经度和高度数组中的相应条目。

以下是对玩具示例的尝试

import numpy as np

arr=np.arange(27).reshape((3,3,3))

arrNZ = arr[np.nonzero(arr)]

print(arr.shape,arrNZ)

indx = np.where(arr == 0)

arr1 = np.arange(27).reshape((3,3,3))

n_arr1 = np.delete(arr1,indx)

print(n_arr1.shape)

但这似乎不起作用。该元素似乎未被删除。我哪里错了？

Answer 1

这是你想要的，还是我误解了你的问题？

import numpy as np

ref = np.array([1,0,3,4,0,6,7,8,9]).reshape(3,3) # reflectivity
lat = np.arange(9).reshape(3,3)                  # latitude
print("ref =\n", ref)
print("lat =\n", lat)
ref2 = ref[np.nonzero(ref)] # keep only non-zero
lat2 = lat[np.nonzero(ref)] # keep the items where 'ref' is non-zero
print("ref2 =", ref2)
print("lat2 =", lat2)

结果：

ref =
 [[1 0 3]
  [4 0 6]
  [7 8 9]]
lat =
 [[0 1 2]
  [3 4 5]
  [6 7 8]]
ref2 = [1 3 4 6 7 8 9]
lat2 = [0 2 3 5 6 7 8]

Answer 2

在您的示例中，indx等于（0,0,0）

In [12]: indx
Out[12]: (array([0]), array([0]), array([0]))

因此，np.delete删除了原始数组的第一个元素，然后返回了一个展平的副本（一维副本），因为axis的{{1}}参数为零。

正如sciroccorics所解释的那样，修剪轴元素的最佳方法是使用索引数组来屏蔽它们。

从3D阵列中删除与3D阵列中删除的行相对应的行

2 个答案: