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.]])

时间: 2024-02-11 11:10:02 浏览: 16
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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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?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` 来判断一群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) 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`,`axis=1` 表示沿着行方向进行判断,从而判断一群三维数据点是否在范围内。结果是一个布尔值数组,其中 `True` 表示对应的数据点在范围内,`False` 表示不在范围内。

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。

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