把一个点云numpy，按照x轴相同值，拆分成多个numpy

可以使用numpy中的split函数来实现。

假设点云numpy为points，其中每个点的坐标为(x,y,z)，可以按照x轴相同的值将其拆分成多个numpy数组。

首先，需要对points按照x轴升序排序：

sorted_points = points[np.argsort(points[:, 0])]

然后，可以使用split函数按照x轴相同的值进行拆分：

x_values = sorted_points[:, 0]
split_indices = np.where(np.diff(x_values) > 0)[0] + 1
split_points = np.split(sorted_points, split_indices)

这里，np.diff(x_values) > 0可以得到一个布尔数组，表示相邻两个元素是否不同，然后np.where可以得到这些不同的位置索引，最后加1是因为split函数需要的是切割点的下标。

最终，split_points就是按照x轴相同值拆分后的多个numpy数组。可以使用for循环遍历每个数组进行处理。

相关问题

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

可以通过将多个函数的数据合并成一个 NumPy 数组，然后在同一个子图对象上使用 plt.plot() 函数来绘制多条线路。下面是一个示例代码，其中包括两个函数 plot_rate() 的调用，用于在同一张图上绘制两条线路：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_rate(rate_his, rolling_intv=50, ylabel='标准化计算速率', ax=None):
    import pandas as pd
    import matplotlib as mpl
    rate_array = np.asarray(rate_his)
    df = pd.DataFrame(rate_his)
    if ax is None:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    mpl.style.use('seaborn')
    ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b')
    ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color='b', alpha=0.2)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    ax.set_xlabel('Time Frames')

# Generate some sample data
N = 1000
Q = np.random.normal(0.0, 1.0, (N, 10))
energy = np.random.normal(10.0, 1.0, (N, 10))

# Create a figure with two subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(15, 10))

# Plot the data queue rate on the first subplot
plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue', ax=ax1)

# Plot the energy consumption rate on the second subplot
plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption', ax=ax2)

# Show the plot
plt.show()

这段代码将生成两个包含随机数据的 NumPy 数组 Q 和 energy。我们使用这些数组中的数据来调用 plot_rate() 函数，将数据队列速率和能量消耗速率绘制在同一张图上的两个子图中。在这个示例中，我们使用了 plt.subplots() 函数来创建一个包含两个子图的图形，然后在每个子图上调用 plot_rate() 函数来绘制数据。

import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs #t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据，将缺失值标记设置为-1，并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分，cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列；x: y中元素的间距，积分变量，若为空，则y元素的间距默认为dx； # 续：dx: 如果x为空，y中元素的间距由dx给出；axis: 确定积分轴；initial: 如果提供，则用该值作为返回值的第一个数值。 #y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 #y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0), 1000) Y = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0) y_int = np.multiply(Y, 1000)

这段代码的目的是对给定的文件夹中的Excel文件进行处理，计算其累积梯形积分，并将结果保存在y_int中。在这段代码中，首先使用pandas库读取Excel文件，然后将数据转换为NumPy数组。接下来，使用scipy库中的cumtrapz函数对数组进行累积梯形积分操作，并将结果乘以1000，得到y_int。

根据你提供的错误信息，看起来是在cumtrapz函数的调用中出现了类型错误。这可能是因为a数组中包含了非数值类型的数据，导致无法进行数值积分。你可以检查一下数据是否正确加载，并且数据的类型是否正确。如果数据包含非数值类型的元素，你可能需要进行一些数据清洗或转换操作，以确保cumtrapz函数可以正常工作。

另外，你在代码中注释掉了一行y_int的计算方式，可能是为了测试不同的计算方法。你可以尝试取消注释并使用这种计算方式，看看是否能够避免类型错误。如果仍然存在问题，请提供更多的错误信息或具体描述问题的情况，以便我能够帮助你解决问题。