在 2 个二维数组上使用 Numpy Where

Question

我正在尝试这段代码，但我在这个 Numpy Where 部分遇到了问题：

import numpy as N
....
....
sfolat = N.ravel(N.where((lat>37.5689) & (lat<37.6689)))
sfolon = N.ravel(N.where((lon>-122.4250) & (lon<-122.3250)))
sfocoord = N.ravel(N.where((lat>37.5189) & (lat<37.7189)&(lon>-122.4750) & (lon<-122.2750)))

sfocoord returns

>>>sfocoord
array([204, 204, 205, 205, 145, 146, 145, 146])

纬度和经度的尺寸均为 (428,614)。我正在尝试查找位置 at/around 37.6189,-122.3750 我想输入要更改的内容，这样代码就可以工作了。

Answer 1

numpy.where 将 return 一个长度为 2 的元组，其中 2 个元素是：行的索引数组和满足条件的列的相应索引数组。

numpy.ravel 会将 2 个数组的元组展平为一个数组，您将不再有 2 个不同的行索引和列索引数组。

要保留索引：

idx = numpy.where((lat>37.5689) & (lat<37.6689)&(lon>-122.4250) & (lon<-122.3250))

根据您给定的 sfocoord 输出，您的代码可能会输出

>>>idx 
(array([204, 204, 205, 205]), array([145, 146, 145, 146]))

[204, 204, 205, 205] 是行索引，[145, 146, 145, 146] 是满足条件的相应列索引。

要使用这些索引从 lat 数组中获取值，您可以执行以下操作：

lat[idx[0], idx[1]]

编辑：一种将索引视为行、列对的方法：

>>>numpy.transpose(idx)
array([[204, 145],
   [204, 146],
   [205, 145],
   [205, 146]])

在 2 个二维数组上使用 Numpy Where

Using Numpy Where on 2 2-d arrays

python

numpy

where