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我有一个 (2x3) 光栅文件,其中包含以下值:

-5-6
-4-5
-1-2

通常,.xyz GIS 文件格式将是由以下 numpy 数组表示的列组织:(坐标位于左下角)

col = numpy.array([[0,0,-1],[1,0,-2],[0,1,-3],[1,1,-4],[0,2,-5],[1,2,-6]]) 

不幸的是,我有一个行组织结构(此数据来自https://www.opengeodata.nrw.de/)。它可以由以下 numpy 数组表示:

row = numpy.array([[0,0,-1],[0,1,-3],[0,2,-5],[1,0,-2],[1,1,-4],[1,2,-6]])
print (row)
[[ 0  0 -1]
 [ 0  1 -3]
 [ 0  2 -5]
 [ 1  0 -2]
 [ 1  1 -4]
 [ 1  2 -6]]

我需要将此行数组重新排列为 col 数组。我目前正在使用此代码:

rr = row.reshape(2,3,3)
stack = numpy.column_stack(rr[:,:,:])
new_col =(stack.reshape(-1,3))
print (new_col)

[[ 0  0 -1]
 [ 1  0 -2]
 [ 0  1 -3]
 [ 1  1 -4]
 [ 0  2 -5]
 [ 1  2 -6]]

这可行,但我的问题是:这是解决此数组转换的最佳方法吗?我几乎没有操作 numpy 数组的经验。谢谢尼古拉斯

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2 回答 2

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我认为你的所作所为很好,但为了便于阅读,我会使用

stack = numpy.hstack(rr)

代替

stack = numpy.column_stack(rr[:,:,:])

于 2020-11-17T05:21:29.323 回答
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您可以使用转置方法重新排列轴。

import numpy

col = numpy.array([[0,0,-1],[1,0,-2],[0,1,-3],[1,1,-4],[0,2,-5],[1,2,-6]])
row = numpy.array([[0,0,-1],[0,1,-3],[0,2,-5],[1,0,-2],[1,1,-4],[1,2,-6]])

# New solution
new_col = row.reshape(2,3,3).transpose(1,0,2).reshape(-1,3)

print(numpy.array_equal(col, new_col))

它比使用column_stackor更快hstack

于 2020-11-17T05:22:26.600 回答