python - Numpy根据XYZ获取最大值

Question

我正在尝试读取包含一些 XYZ 数据的 CSV 文件，但是当使用 Python Natgrid 进行网格化时会导致错误:两个输入三元组具有相同的 x/y 坐标。这是我的数组:

np.array([[41.540588, -100.348335, 0.052785],
   [41.540588, -100.348335, 0.053798],
   [42.540588, -102.348335, 0.021798],
   [42.540588, -102.348335, 0.022798],
   [43.540588, -103.348335, 0.031798]])

我想删除 XY 重复项并获得最大 Z 值。根据上面的示例，我想删除该数组的所有最小值:

np.array([[41.540588, -100.348335, 0.053798],
   [42.540588, -102.348335, 0.022798],
   [43.540588, -103.348335, 0.031798]])

我尝试过使用np.unique，但到目前为止我还没有任何运气，因为它不适用于行(仅适用于列)。

Answer 1

这是一个numpy方式，首先按 Z 排序，然后找到每个唯一的第一个 X和Y配对和索引:

a = np.array([[41.540588, -100.348335, 0.052785],
   [41.540588, -100.348335, 0.053798],
   [42.540588, -102.348335, 0.021798],
   [42.540588, -102.348335, 0.022798],
   [43.540588, -103.348335, 0.031798]])

# sort by Z
b = a[np.argsort(a[:,2])[::-1]]
# get first index for each unique x,y pair
u = np.unique(b[:,:2],return_index=True,axis=0)[1]
# index
c = b[u]
>>> c
array([[ 4.15405880e+01, -1.00348335e+02,  5.37980000e-02],
       [ 4.25405880e+01, -1.02348335e+02,  2.27980000e-02],
       [ 4.35405880e+01, -1.03348335e+02,  3.17980000e-02]])