Question

我现在正在尝试将具有3维坐标（x，y，z）的n个点投影到具有特定大小（例如64 * 64）的xy网格上，当然，在这种情况下，此类n点的坐标受到限制网格。

目标是打印投影到每个网格元素上的点的z坐标。我编写了两个for循环，但是还有什么更好的方法来避免使用for循环更快地运行它？

for i in range(XY_grid.shape[0]):
    x = np.where((X_coordinate > i) & (X_coordinate <= i + 1), 1, 0)
    for j in range(XY_grid.shape[1]):
        y = np.where(( Y_coordinate > j) & (Y_coordinate <= j + 1), 1, 0)  
        print(x * y * Z_coordinate)

Answer 1

要打印与X_coordinate和Y_coordinate中的特定点相对应的for i in range(XY_grid.shape[0]): for j in range(XY_grid.shape[1]): print(Z_coordinate[np.logical_and(X_coordinate==i, Y_coordinate==j)])的所有条目，您可以执行以下操作：

runBlockingTest

Answer 2

我认为您想要的是2D直方图：

import numpy as np

# generate some data (x, y, z)
x = np.arange(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.arange(100)[::-1] * 1.5

# grid (x, y) onto a defined grid (0-127) in x and y
grid, xe, ye = np.histogram2d(x, y, bins=(np.arange(128), np.arange(128)), weights=None)

grid.sum()
>>> 100.0 # all data is in the grid (was only 100 points)

您可以使用weight参数添加z值：

# grid (x, y) onto a defined grid (0-127) in x and y
grid, xe, ye = np.histogram2d(x, y, bins=(np.arange(128), np.arange(128)), weights=z)

grid.sum()
>>> 7425.0

z.sum()
>>> 7425.0 # all z values are in the produced grid

您可以更改bins的宽度等以使其不均匀，或将它们均匀地隔开以形成规则的网格。

结果grid是一个二维numpy数组，其中包含落入每个bin中的所有z信息。您可以轻松地print或在其上循环以依次获取每个元素。

有没有一种快速的方法可以将点投影到某个网格上？

2 个答案: