Python：如何将 numpy 数组中的整数数据与另一个 numpy 数组中的整数数据进行比较，并将结果读入 .txt 文件？

Question

我有动物位置（X、Y、Z）数据和树数据（X、Y、Z）。我需要提取在动物位置周围发生的所有 XYZ 树输入 - 所以我需要将包含 xyz 动物位置的 numpy 数组与包含同一区域中树木的 x y z 点位置的 numpy 数组进行比较。我想将所有 xyz 树拉到点的 4 个单位半径内，并编写了一个函数来做到这一点。但它实际上并不仅仅拉动动物位置周围的树木。它只是打印所有可能的树。如何仅拉动动物点周围的树木，然后将它们放入可以在另一个程序中使用的 .txt 文件中？我是编程新手，非常感谢我能得到的任何帮助。

以下是我的#descriptions 代码：

#using array instead of dataframe 
import numpy as np
from laspy.file import File

#load and consolidate Veg Point Coordinates into  one array
VegList = sorted(glob.glob('/Users/sophiathompson/Desktop/copys/Clips/*.las'))
VegListCoords = []
for f in VegList:
    print(f)
    Veg= File(filename = f, mode = "r")  # Open the file # Eventually, this     will need to be the actual .laz files
    VegListCoords.append(np.vstack((Veg.x, Veg.y, Veg.z)).transpose())
    print (VegListCoords)
    XYZVegComplete = np.concatenate((VegListCoords), axis = 0)

#Load animal point locations (x, y, z .csv file) from clip 240967 into array
Animal240967 =   np.loadtxt(fname='/Users/ST/Desktop/copys/CatTXTfiles/240967_CatsFt.csv', delimiter =',') 

#Use to find all vegetation heights in a 4 unit diameter of each animal    point (animalx, animaly). #'d out lines of code are my attempts to make something work 
def near_Animal(animalx, animaly):
    for x, y, z in XYZVegComplete:
        r=2 #xy coordinates in ft
        PointsNearAnml = []
        if (x-animalx)**2 + (y-animaly)**2 >= r**2:
            PracticeTxt=open("/Users/ST/Desktop/practicefilecreate.txt", "w") 
            print (x, y, z)
            #print (x, y, z) >> PracticeTxt, x, y, z
            #PracticeTxt.write('%d %d %d \n' % Points)
            #PracticeTxt.write('%d %d %d \n' % x y z)
            #Points= (x, y, z)
            #with open("/Users/sophiathompson/Desktop/practicefilecreate.txt", "w") as PracticeTxt:
            #print >> PracticeTxt, Points
            #PracticeTxt.close
#Use to call near_Animal: gather Veg Points based on proximity to animal        points (using arrays)- 
for animalx, animaly in Animal240967:
    near_Animal(animalx, animaly)

Answer 1

您实际上需要两种不同的功能，具体取决于您是在一组内还是在两组之间进行测量。这是一个兼具两者的功能，以及对它的作用的一些解释：

from scipy.spatial.distance import pdist, cdist
def near_fn(*args, dist = 2., outfile = "practicefilecreate.txt"):  
    if len(args) == 1:  #within a set, i.e. `Animal240967`
        coords = args[0]
        i, j = np.triu_indices(coords.size, 1)
        mask = pdist(coords, 'euclidean') < dist
        k = np.unique(np.r_[i[mask], j[mask]])
        np.savetxt(coords[k], outfile, delimiter = ',') #or whatever you want
    elif len(args) == 2: # between sets i.e. `XYZVegComplete` and `Animal240967`
        coords_ind, coords_dep = args
        k = np.any(cdist(coords_ind, coords_dep, 'euclidean') < dist, axis = 1)
        np.savetxt(coords_ind[k], outfile, delimiter = ',') #or whatever you want
    else:
        assert False, "Too many inputs"

这是做什么的：

1. pdist 求集合元素之间的距离，但只求值的右上角（因为a->b 之间的距离与b->a 相同，a-> 之间的距离为总是0)。这是一个一维数组，对应于triu_indices 给出的位置。找到小于阈值 (pdist < dist) 的距离，将其映射到索引 (k = i[...]) 并将对应于这些索引的坐标写入磁盘 (np.savetxt(coords[k] . . . ))

2. cdist 以二维矩阵的形式查找两组之间的距离。找到小于阈值的元素 (cdist(ind, dep, . . . ) < dist)，找到其中包含 True 的任何列 (k = np.any( . . . , axis = 1))，然后再次将所有坐标写入磁盘 (np.savetxt(ind[k] . . .))

如果您有很多值，您可能希望使用 scipy.spatial.KDTree 代替

from scipy.spatial import KDTree
def kd_near_fn(*args, dist = 2., outfile = "practicefilecreate.txt"):
    trees = [KDTree(arg) for arg in args]
    if len(trees) == 1:
        i, j = trees[0].query_pairs(dist)
        k = np.unique(np.r_[i, j])
    elif len(trees) == 2:
        queries = trees[0].query_ball_tree(trees[1], dist)
        k = np.array([len(query) > 0 for query in queries])
    else:
        assert False, "too many inputs"
    np.savetxt(args[0][k], outfile, delimiter = ',')