如何将 3D 位置数组拆分为子卷

Question

不确定以前是否有人问过这个问题——我查看了类似的例子，但它们并不是我需要做的。

我在一个物理坐标在 0 到 787.5 之间的立方体中有一组位置 (shape = (8855470, 3))。这些位置代表某个空间中的点质量。下面看一下这个数组的前三个条目：

array([[224.90635586, 720.494766  ,  19.40263367],
   [491.25279546,  41.26026654,   7.35436416],
   [407.70436788, 340.32618713, 328.88192913]])

我想把这个巨大的立方体分成若干个更小的立方体。例如，如果我想将它在每一侧分成 10 个立方体，总共 1,000 个子立方体，那么每个子立方体将仅包含在该子立方体内具有位置的点。我一直在尝试使用 np.meshgrid 来创建必要的 3D 网格，以便有条件地将位置数组的适当条目分配给子立方体：

split = np.arange(0.,(787.5+787.5/10.),step=787.5/10.)
xg,yg,zg = np.meshgrid(split,split,split,indexing='ij')

但我不确定这是否是解决此问题的方法。 如果这个问题太含糊，或者您需要任何其他信息，请告诉我。

Answer 1

为了解决问题，我将使用玩具数据。我认为您在网格附近。这是一个建议

1. 创建网格，但不包括直到 757.5 的点，其值与您在 arange 中所做的一样。
2. 然后重新整形以获得 1d_array。 for in arrays zip 以获取立方体形状的掩码。
3. 创建一个列表来保存所有子立方体点。

    import numpy as np
    data = np.random.randint(0,787,( 10000,3))
    
    start = 0
    end = 787.5
    step = (end-start)/10
    split = np.arange(start,end,step)
    
    xg,yg,zg = np.meshgrid(split,split,split,indexing='ij')
    
    xg = xg.reshape(-1)
    yg = yg.reshape(-1)
    zg = zg.reshape(-1)

    subcube_data = []
    for x,y,z in zip(xg,yg,zg):
        mask_x = (x<= data[:,0] ) * ( data[:,0] < x+step) #data_x between start and end for this subcube
        mask_y = (y<= data[:,1] ) * ( data[:,1] < y+step) #data_y between start and end for this subcube
        mask_z = (z<= data[:,2] ) * ( data[:,2] < z+step) #data_z between start and end for this subcube
        mask = mask_x * mask_y * mask_z
        subcube_data.append(data[mask])

现在您将拥有一个包含 1000 个元素的列表，其中每个元素都是一个 sub_cube，其中包含一个 Nx3 点列表。如果你想恢复每个 sub_cube[i] 对应的 3d 索引，你可以做 [xg[i],yg[i],zg[i]]。

最后你可以绘制查看一些 sub_cubes 和其余数据

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#plot data as 3d scatter border black
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

#plot subcubes 0 1 2 3 4 in colors
for i in range(5):
    ax.scatter(subcube_data[i][:,0], 
               subcube_data[i][:,1], 
               subcube_data[i][:,2], marker='o', s=2)
for i in range(5,len(subcube_data)):
    ax.scatter(subcube_data[i][:,0], 
               subcube_data[i][:,1],
                subcube_data[i][:,2],marker='o', s=1, color='black')