np.array截取其中某些行

你可以使用索引操作来截取NumPy数组中的某些行。例如，假设你有一个名为`arr`的NumPy数组，你可以使用以下方式来截取其中的某些行：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 截取第一行和第三行
subset = arr[[0, 2]]

print(subset)

这将输出：

[[1 2 3]
 [7 8 9]]

在上面的例子中，我们使用索引`[0, 2]`来截取第一行和第三行，并将结果存储在名为`subset`的新数组中。你可以根据需要选择不同的行索引来截取不同的行。

相关问题

np.array截取

np.array可以使用切片来进行截取。切片的语法是arr[起始索引:终止索引]，可以在行和列上进行切片。例如，对于一个二维数组a，可以使用a[起始行:终止行, 起始列:终止列]来截取指定范围内的数据。

举个例子，假设有一个二维数组a1:
a1 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[11,12,13,14],[2,3,4,5]])

如果我们想截取第二到第三行，第二到第三列的数据，可以使用a1[1:3,1:3]，结果为:
[[6 7]
[12 13]]

如果只想截取第二到第三行的数据，可以使用a1[1:3]，结果为:
[[5 6 7 8]
[11 12 13 14]]

如果只想截取第二到第三列的数据，可以使用a1[:,1:3]，结果为:
[[2 3]
[6 7]
[12 13]
[3 4]]

还可以单独截取某一行或某一列，例如，截取第三行，可以使用a1，结果为:
[11 12 13 14]

截取所有行的第三列，可以使用a1[:,2]，结果为:
[3 7 13 4]

如果想截取某一行某一列的数据，可以使用a1[2,2]，结果为:
13

以上就是使用np.array进行截取的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Numpy截取指定范围内的数据方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38623009/13769712)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python矩阵的切片（或截取）](https://blog.csdn.net/qq_29212901/article/details/108781457)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [numpy数组中元素单个选取或部分选取](https://blog.csdn.net/m0_67601373/article/details/124106964)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

bbx_ls = [] for line in lines: obj = Object3d(line) center = np.array(obj.t) center[2]=center[2]+obj.h # ry=obj.ry heading_angle =-obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (obj.l, obj.w, obj.h) # all vertical range = (obj.l, obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) bbx_ls.append(bbx) # o3d.visualization.draw_geometries([pcd, origin] + bbx_ls) for box in bbx_ls: cropped_cloud = pcd.crop(box) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) points = np.array(cropped_cloud.points) print(points.shape) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud,box])根据上述截取的部分代码，加代码，提取出目标区域点云数据的x，y，z坐标，不管x和y坐标，只要z坐标，将点汇聚到z轴上，画出直方图，统计高度，每隔0.1米进行划分，横坐标为高度，纵坐标为点的数量。

可以按照以下方式补充代码：

# 声明一个列表，存储所有点的z坐标
z_list = []
for box in bbx_ls:
    cropped_cloud = pcd.crop(box)
    points = np.array(cropped_cloud.points)
    # 将所有点的z坐标加入列表
    z_list.extend(points[:, 2])

# 统计直方图
hist, bin_edges = np.histogram(z_list, bins=np.arange(0, max(z_list) + 0.1, 0.1))

# 画出直方图
plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=0.1)
plt.xlabel("Height (m)")
plt.ylabel("Number of points")
plt.show()

这段代码会将所有目标区域点云数据中的点的z坐标加入一个列表中，然后使用 `numpy` 库的 `histogram` 函数统计直方图，步长为0.1米，最大高度为所有点中的最大z坐标。最后使用 `matplotlib` 库画出直方图。