python - 如何定义 (x,y) 坐标的二维数组

Question

我有一个 (x,y) 坐标的二维空间，我想在 python 中建模，并且想知道一种在 python 中定义二维空间的方法，我可以在其中为一个点 (x,y) 分配多个值。坐标的后期值将根据一些依赖于坐标的计算而改变。

我考虑过使用 numpy 数组根据用户输入的大小创建二维数组。我首先创建了一个 2d n*m numpy 零数组，后面的部分代码计算是在点上完成的。但是这样一来每个点(x,y)就只有一个值。

import numpy as np

x_coor=135

y_coor=120

grid=np.zeros((x_coor,y_coor)

有没有办法让它变成 grid[x,y]=(value1,value2)，还有比 numpy 数组更好的定义网格的方法吗？

Answer 1

您确实可以为此使用 numpy。一种方法是将 3d 数组定义为 np.zeros((x_coor, y_coor, 2)) 并保存沿最后一个轴的每个坐标。

使用 numpy 获得所需结构的另一种方法是定义 tuples 的 ndarray，并以上述方式更新每个点，即 grid[ x,y] = (value1,value2)。方法如下:

x_coor=135
y_coor=120

grid = np.zeros((5,3), dtype='i,i')
grid[0,0] = (1,2)
grid[2,2] = (5,1)
grid[1,0] = (3,5)

print(grid)
array([[(1, 2), (0, 0), (0, 0)],
       [(3, 5), (0, 0), (0, 0)],
       [(0, 0), (0, 0), (5, 1)],
       [(0, 0), (0, 0), (0, 0)],
       [(0, 0), (0, 0), (0, 0)]], dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

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如果您想使用多个坐标一次更新多个值，您可以这样做:

grid = np.zeros((5,3), dtype='i,i')

coordinates = np.array([(1,2),(2,2), (0,0)], dtype='i,i')
new_vals = np.array([(12,2),(4,1), (0,9)], dtype='i,i')

grid[tuple(zip(*coordinates))] = new_vals

print(grid)
array([[( 0, 9), ( 0, 0), ( 0, 0)],
       [( 0, 0), ( 0, 0), (12, 2)],
       [( 0, 0), ( 0, 0), ( 4, 1)],
       [( 0, 0), ( 0, 0), ( 0, 0)],
       [( 0, 0), ( 0, 0), ( 0, 0)]], dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

请注意，虽然元组不可变，因此如果您计划使用这些坐标执行操作，您应该使用第一种方法。