a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的所有数值
时间: 2023-09-17 20:07:18 浏览: 230
可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
a = np.random.random([100, 3])
b = np.arange(100).reshape([100, 1])
a = np.concatenate([a, b], axis=-1)
c = np.random.random([7, 3])
d = np.array([1, 5, 8, 11, 52, 45, 31])
c = np.concatenate([c, d.reshape(-1, 1)], axis=-1)
a[:, -1] = c[:, -1]
print(a)
```
这里先将`d`通过`reshape`函数转换成列向量,然后将`c`和`d`沿着列方向合并,得到更新后的`c`。然后,直接将`c`的最后一列赋值给`a`的最后一列即可。最终输出更新后的`a`。
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a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的数值
可以使用以下代码实现:
``` python
a[:, -1] = c[:, -1][b[:, 0]]
```
解释一下,首先通过 `b[:, 0]` 获取 `a` 中最后一列对应的索引,因为 `b` 是按照顺序从 0 到 99 排列的,所以可以直接用 `b` 的值作为索引。然后再用这些索引从 `c` 中取出对应位置的数值,赋值给 `a` 的最后一列即可。
import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点
可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中,然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
def localmin(points, pixel_size):
x_min = np.min(points[:, 0])
y_min = np.min(points[:, 1])
x_max = np.max(points[:, 0])
y_max = np.max(points[:, 1])
w = x_max - x_min
h = y_max - y_min
wn = w // pixel_size + 1
hn = h // pixel_size + 1
x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))])
y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))])
df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices'])
df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins)
df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins)
result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']]
return result
a = np.random.random([100,3])
b = np.random.random([100, 1])//0.5
c = np.arange(1000).reshape([100,1])
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1)
d = localmin(a,0.2)
# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]
```
其中,isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列(即x和y坐标)是否出现在d中,然后使用any()方法将结果沿着列方向合并,得到一个长度为100的布尔型数组,表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反,得到不包含在d中的点的布尔型数组,然后使用该数组对a进行筛选即可。
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