我读过 python 能够使用机器上可用的全部物理内存，因此在实际填满我笔记本电脑的所有可用 9+GB 之前，它不应该耗尽内存。

但是，使用 laspy 解析一个 10M 的点云（200MB）并以以下方式选择点会产生内存不足的错误：

最后一个条件选择触发内存错误。实际上满足第一个条件的点有2M，总共有10M个点，所以8M点应该满足第二个条件。

如果我将 upper_points 更改为普通列表（as:[] ）并 .append 每个 z 大于 1 的点，它就可以正常工作。

8M 点应该是大约 200MB 或更多，所以我不太明白这个问题。我错过了什么？

我有一个 3D-LiDAR pointcoud 表示使用 laspy 包加载到 python 中的树。它现在存储为一个 numpy 数组。我的目的是通过找到具有最高 z 值的点来计算树的高度，并计算到其下方最低 z 值的距离。所以我通过以下方式导入数据：

目前，我通过以下方式计算高度：

问题是这样，我没有考虑地形的坡度。我如何索引恰好低于最高点的点？

我arr用模块创建了一个 NumPy 结构化数组（称为 ）arcpy：

数组看起来像（仅显示第一行）：

它表示取自'MPtest'ArcGIS 中构建的 3d 对象 ( ) 的顶点的 XYZ 坐标（multipatch几何）。

我有另一个 NumPy 数组（通过使用模块读取.las文件生成laspy），名为point_cloud. 这个数组看起来像：

我希望能够获得point cloud属于arr. 这甚至可能吗？

我一直在尝试使用诸如np.where、np.intersect1d、np.logical_and和 finally之类的功能np.vstack，但到目前为止，我无法做到这一点。此外，我在 Python 方面有相当扎实的背景，但 NumPy 对我来说仍然是一种新的和非常复杂的东西（至少乍一看......）。

我知道这听起来像是一个简单的解决方案的简单问题，但我就是无法理解它。

的文档laspy有点稀疏，但到目前为止我做得很好。我认为这里的问题现在只是对 numpy 不够熟悉。

我想根据 GPS 时间对一个 numpy 数组进行排序。

这是我的立场：

我正在使用 laspy 附带的 sample.las 进行测试。

我试图做的是按 gps_time 列对数组进行排序。

给我

和

给我

要访问 gps_time 我可以运行

将“gps_time”替换为 9 会得到相同的结果。

现在，当我尝试对数据进行排序时，它实际上似乎并没有对任何内容进行排序：

该数组未排序并按原样打印出来，

结果 gps_time 被排序如下：

我在哪里错了？

操作 将多个 LAZ 点云文件读取到 Dask DataFrame。

问题 将 LAZ（压缩）解压缩为 LAS（未压缩）需要大量内存。Dask 创建的不同文件大小和多个进程会导致MemoryError's.

尝试

我尝试限制遵循指南的工人数量，但似乎不起作用。

问题 如何以非标准格式加载如此大量的数据？

例子

以下示例是我当前的实现。它每 5 个对所有输入文件进行分组，以限制最多 5 个并行解压缩进程。然后重新分区并写入 Parquet 以启用进一步处理。对我来说，这个实现似乎完全错过了 Dask 的重点。

我是编程新手，想使用laspy将 Las 文件转换为网格文件。一直报错

我知道fmt给出了一个字符串，所以我尝试fmt = '%1.2f'.encode()更改为二进制，但得到了同样的错误。

有人可以帮我整理一下。

I am working on a HPC environment and do not have root access. I installed laszip from source.

Install laszip from source

Make files in the build directory.

Add paths

Make sure it works locally

Go to a new directory to test linking

Test from python

How can I tell laspy where to look for laszip? Is this a pythonpath issue?

我有两个文件，一个是 esri shapefile (.shp)，另一个是点云 (.las)。

使用 laspy 和 shapefile 模块，我设法找到 .las 文件的哪些点属于 shapefile 的特定多边形。我现在想做的是添加一个索引号，以便在两个数据集之间进行识别。因此，例如，落在多边形 231 内的所有点都应该得到数字 231。

问题是，到目前为止，在编写 .las 文件时，我还无法将任何内容附加到点列表中。我正在尝试执行的代码如下：

我现在得到的错误是：AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'append'。我已经尝试了多种方法，包括 np.append ，但是对于如何将任何内容添加到 las 文件中，我真的很茫然。

任何帮助深表感谢！

我正在尝试在 LAS 文件（激光雷达格式）中查找点：

现在我正在以非常缓慢的方式进行操作：

然后我调用它：

这当然需要一些时间，尤其是当文件中有很多点时。

有没有更好/更快的方法？coords是类型numpy.ndarray

我 pip 安装了 liblas，它安装得很好，但是，当我尝试导入 liblas 时，它会引发一个错误，显示在第一个错误中。

然后我 pip 安装了 laspy，它安装得很好，并尝试使用 laspy.file.File 从该文件中读取我的 las 文件，但它再次向我提出了一个错误，显示在第二个错误中