python 二维列表剔除空数据

要剔除二维列表中的空数据，你可以使用列表推导式和条件判断来实现。以下是一个示例代码：

# 原始二维列表
data = [[1, 2, 3], [], [4, 5], [6, 7, 8], []]

# 使用列表推导式剔除空数据
filtered_data = [sublist for sublist in data if sublist]

print(filtered_data)

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]

在上述代码中，我们使用列表推导式对二维列表进行迭代，并通过条件判断 `if sublist` 来剔除空数据。最终得到的 `filtered_data` 即为剔除了空数据的二维列表。

相关问题

python 三维点云 平面拟合

在Python中，三维点云（Point Cloud）通常是指由一系列三维空间坐标数据构成的数据结构，用于表示真实世界中的物体表面或者场景。平面拟合（Plane Fitting）则是对这个点云中的数据寻找最佳的二维超平面模型，使其尽可能地接近所有点。

常用的方法有RANSAC（Random Sample Consensus）算法，它通过随机选取样本点来尝试构建平面，并通过统计学方法剔除异常值。还有基于PCA（Principal Component Analysis）的方法，找出点云的主要方向作为平面的法向量。

Python库如`scikit-learn`、`pcl`或者自定义的`numpy`和`matplotlib`结合可以完成这个任务。例如：

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor
import numpy as np

# 假设points是包含XYZ坐标的3D点数组
points = np.random.rand(100, 3)  # 生成随机点云

# 创建RANSAC回归器
ransac = RANSACRegressor()

# 尝试拟合平面
model, inlier_mask = ransac.fit(points[:, :2], points[:, 2])

# 获取拟合后的平面参数和哪些点被认为是“真”平面内的
plane_coefficients = model.estimator_.coef_
inliers = points[inlier_mask]

我的意思是就是每一行都是一个三维数据，我需要的是最新的二十行数据去预测下一行数据，得到的预测结果也是三维数据，这个三维数据添加在下一行，剔除原来输入的第一行数据，把预测出来的数据与剩余的十九行数据组成新的输入去预测下一行的数据，以此类推连续预测10次，最后只要输出预测的最后一行的数据就好了，一行只有三列数据

明白了，您需要一个循环的预测模型，每次预测都需要用到之前的预测结果。可以使用时间序列分析的方法来实现这个预测模型。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 滑动窗口大小
window_size = 20

# 预测次数
predict_steps = 10

# 初始化预测结果
predictions = []

# 循环预测
for i in range(predict_steps):
    # 取出最新的20行数据
    window = data[-window_size:]
    
    # 分离输入和输出
    X = window.iloc[:, :-3].values
    y = window.iloc[:, -3:].values
    
    # 创建线性回归模型
    model = LinearRegression()
    
    # 拟合模型
    model.fit(X, y)
    
    # 进行预测
    prediction = model.predict(data.iloc[-1, :-3].values.reshape(1, -1))
    
    # 将预测结果添加到predictions中
    predictions.append(prediction)
    
    # 将预测结果添加到data中
    data.loc[data.index[-1] + 1, ['A', 'B', 'C']] = prediction[0]
    
    # 剔除原来输入的第一行数据
    data = data.iloc[1:]
    
# 输出预测结果
print(predictions[-1])

其中，`data.csv`是您的数据文件，包含所有的三维数据。`window_size`表示滑动窗口的大小，`predict_steps`表示预测次数。在每次循环中，我们取出最新的20行数据，分离输入和输出，创建线性回归模型并拟合数据。然后，我们用最新的一行数据进行预测，并将预测结果添加到`predictions`列表中。接下来，将预测结果添加到`data`中，并剔除原来输入的第一行数据。最后，输出预测结果的最后一行数据。