point=list(np.unique(np.array(value).reshape(-1,3),axis=0)) #三角面片展开,同时对展开后的数据进行去重复操作 intersection=set(list(key))&set(point) #求交集 point1=list(set(point-intersection))
时间: 2024-04-09 22:29:58 浏览: 36
这段代码的作用是对给定的数据进行一些操作,具体如下:
1. `np.array(value).reshape(-1, 3)` 将 `value` 转换为一个二维数组,每行包含三个元素。
2. `np.unique(..., axis=0)` 对二维数组进行去重操作,保留唯一的行。
3. `list(...)` 将去重后的二维数组转换为列表。
4. `set(list(key))` 将 `key` 转换为一个集合。
5. `set(point)` 将列表 `point` 转换为一个集合。
6. `set(list(point-intersection))` 对集合 `point` 和 `intersection` 进行差集操作,得到新的集合。
7. `list(...)` 将差集的集合转换为列表。
综合起来,这段代码的目的是将给定数据进行三角面片展开,并对展开后的数据进行去重操作。然后,它计算给定的 `key` 和展开后数据的交集,并得到差集。最终返回差集的列表。
相关问题
x_extended = np.repeat(numpy_array.reshape(-1, 1), repeats=51, axis=0)
`x_extended` 是通过numpy库对给定的一维数组进行重复扩展得到的新数组。这里的过程可以分解为以下几个步骤:
1. 首先,假设`numpy_array`是你想要扩展的数据,它已经被reshape成形状为`(n,)`的一维数组[^1]。
```python
all_lats = np.arange(res_y) * pix_size[1] + origin[1]
```
2. `numpy_array.reshape(-1, 1)` 这一步将一维数组转换成形状为`(n, 1)`的二维数组,即将每个元素放到一个新的行中,增加了列维度以便于后续操作。
3. `np.repeat()` 函数用于沿着指定轴(在这个例子中是axis=0)重复数组。参数`repeats=51`表示要将这个二维数组重复51次。
```python
x_extended = np.repeat(numpy_array.reshape(-1, 1), repeats=51, axis=0)
```
这样就得到了一个新数组`x_extended`,其长度是原数组长度的51倍,每一行的内容与原数组完全相同。
np.array.reshape(-1)
引用中的错误提示意味着你的数据应该是一个二维数组,而不是一维数组。当你使用`np.array.reshape(-1)`时,-1表示未知的维度,这意味着你没有指定数组的形状。为了将一维数组转换为二维数组,你可以使用`np.array.reshape(-1, 1)`。这将把一维数组转换为一个列向量。所以,`np.array.reshape(-1, 1)`将会是解决这个问题的正确方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中 .reshape 的用法:reshape(1,-1)](https://blog.csdn.net/qq_44391957/article/details/120090486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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