python中,如何判断一群三维数据点是否落在数组表示的范围内?倘若在该数组范围内,将其加入一个新的数组。假设该数组形式为array([[ 0., 25.], [ 0., 25.], [ 0., 25.]])
时间: 2024-02-11 15:10:05 浏览: 74
可以使用 `numpy` 的函数 `all` 和 `logical_and` 来判断一群三维数据点是否在给定范围内,并使用布尔值数组进行切片,将符合条件的数据点添加到新数组中。具体实现方式如下:
```python
import numpy as np
# 定义范围
ranges = np.array([[0., 25.], [0., 25.], [0., 25.]])
# 定义一群三维数据点
points = np.array([[10., 15., 20.], [5., 10., 15.], [30., 30., 30.]])
# 判断是否在范围内
in_range = np.all(np.logical_and(points >= ranges[:,0], points <= ranges[:,1]), axis=1)
# 将符合条件的数据点添加到新数组中
new_points = points[in_range]
print(new_points)
```
其中,`ranges[:,0]` 表示范围的下限,`ranges[:,1]` 表示范围的上限,`np.logical_and` 函数可以逐个比较两个数组对应位置的大小,并返回一个布尔值数组,`np.all` 函数可以判断布尔值数组中所有元素是否都为 `True`,`axis=1` 表示沿着行方向进行判断。布尔值数组 `in_range` 可以用来选取符合条件的数据点,即 `points[in_range]`。将符合条件的数据点添加到新数组 `new_points` 中。
相关问题
python中,如何判断10个三维数据点是否落在数组表示的范围内?倘若在该数组范围内,将其加入一个新的数组。假设该数组形式为array([[ 0., 25.], [ 0., 25.], [ 0., 25.]])
可以使用numpy库进行处理。首先将10个三维数据点转换为10行3列的矩阵,然后使用numpy库的all函数对每个数据点进行判断,如果数据点的三个维度数值都在相应的数组表示范围内,则该数据点符合条件。最后将符合条件的数据点组成的矩阵加入一个新的数组。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设10个三维数据点
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15],
[16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27], [28, 29, 30]])
# 数组表示范围
range_arr = np.array([[0., 25.], [0., 25.], [0., 25.]])
# 判断数据点是否在数组表示范围内
mask = np.all((points > range_arr[:, 0]) & (points < range_arr[:, 1]), axis=1)
# 将符合条件的数据点组成的矩阵加入一个新的数组
new_points = points[mask]
print(new_points)
```
输出结果为:
```
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]
[13 14 15]
[16 17 18]
[19 20 21]
[22 23 24]]
```
其中,new_points为符合条件的数据点组成的矩阵。
python中,如何判断一个三维数据点是否落在数组表示的范围内?假设该数组形式为array([[ 0., 25.], [ 0., 25.], [ 0., 25.]])
可以使用 `numpy` 的函数 `all` 和 `logical_and` 来判断一个三维数据点是否在给定范围内。具体实现方式如下:
```python
import numpy as np
# 定义范围
ranges = np.array([[0., 25.], [0., 25.], [0., 25.]])
# 定义一个三维数据点
point = np.array([10., 15., 20.])
# 判断是否在范围内
in_range = np.all(np.logical_and(point >= ranges[:,0], point <= ranges[:,1]))
print(in_range)
```
其中,`ranges[:,0]` 表示范围的下限,`ranges[:,1]` 表示范围的上限,`np.logical_and` 函数可以逐个比较两个数组对应位置的大小,并返回一个布尔值数组,`np.all` 函数可以判断布尔值数组中所有元素是否都为 `True`,若是则返回一个 `True` 值,否则返回一个 `False` 值,从而判断数据点是否在范围内。
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