[英]How to reshape an 1-D numpy array into 2-D numpy array with values by rows
[英]Reshape 1-D Numpy Array to 2-D
我有一个由(doc here )创建的38(x,y)坐标的一维numpy数组:
npArray = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc,["SHAPE@XY"])
这将输出(38,)数组,例如:
[([X1, Y1],)
([X2, Y2],)
...
([X38, Y38],)]
编辑:这是实际输出的前5行和dtype:
[([614276.776070848, 6086493.437772478],)
([626803.3576861953, 6101090.488548568],)
([627337.6049131282, 6100051.791447324],)
([627340.8526022129, 6099601.263191574],)
([629011.3422856168, 6099079.306533674],)
dtype([('SHAPE@XY', '<f8', (2,))])
但我想要一个(38,2)数组,例如:
[(X1, Y1)
(X2, Y2)
...
(X38, Y38)]
我如何做到这一点?
我试过了
numpy.reshape(npArray, (-1,2))
但这会将坐标对改组为(19,2)数组。
文档http://resources.arcgis.com/zh-CN/help/main/10.1/index.html#//018w00000015000000说,它返回一个结构化数组。
由于dtype
为:
dtype([('SHAPE@XY', '<f8', (2,))
您可以按名称访问此field
npArray['SHAPE@XY']
结果应该是(38,2)
数组。 这将是一个view
上的原始。
从头开始创建像这样的结构化数组有些棘手,因为numpy
尝试创建可以做到的最大维数数组。 最可靠的方法是创建一个具有所需大小和dtype的空数组,然后逐字段分配值。
In [56]: X=np.zeros((5,),dtype=([('f0',int,(2,))]))
In [57]: X
Out[57]:
array([([0, 0],), ([0, 0],), ([0, 0],), ([0, 0],), ([0, 0],)],
dtype=[('f0', '<i4', (2,))])
In [58]: X['f0']=np.arange(10).reshape(5,2)
In [59]: X
Out[59]:
array([([0, 1],), ([2, 3],), ([4, 5],), ([6, 7],), ([8, 9],)],
dtype=[('f0', '<i4', (2,))])
In [60]: X['f0']
Out[60]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7],
[8, 9]])
numpy.squeeze(numpy.array(npArray))是否有效? 如果没有,您可以发布带有数字的数组吗?
编辑:我没有使用arcpy(可能值得在问题中对此进行标记),但是来自这里的文档: http : //resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//018w00000015000000
看来您需要使用npArray [“ SHAPE @ XY”]访问numpy数组。 然后,该阵列应该已经是所需的形状。
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