如何在网格中对每个其他值进行采样，同时确保它交替每一行以创建偏移量？

Question

我想采用一个均匀间隔的点网格并每隔一个值进行采样，同时确保每一行都与前一行偏移。 当网格中的x点数为奇数时，我已经能够相当容易地做到这一点，但当它们是偶数时却不行。

作为示例，原始网格如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.array(range(1, 6))
y = np.array(range(1, 6))
df = pd.DataFrame(np.array(np.meshgrid(x, y, )).T.reshape(-1, 2), columns= {'x', 'y'})
df.plot.scatter('x', 'y')

我用过

df_2 = df[::2]
df_2.plot.scatter('x', 'y')

但是当x值的数量是偶数时，我无法弄清楚如何使它工作。

作为背景，我是 python（来自 R）的新手，我正在尝试以均匀的纵向间隔对地理空间数据进行采样，并针对纬度的每次变化进行偏移以实现均匀的空间覆盖。 很难保证每个点网格都会以奇数个x值开始，因为它们已经是空间数据的随机样本。

Answer 1

我们可以创建一个新的地图/布尔列来说明该点是否应包含在 plot 中。 填充该列的模式是为一个点添加x和y值，并将结果的模数 2 并将其与0进行比较。

然后，当我们 plot 时，我们将 DF 限制为新的映射/布尔列。

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.array(range(1, 6))
y = np.array(range(1, 6))
df = pd.DataFrame(np.array(np.meshgrid(x, y, )).T.reshape(-1, 2), columns= {'x', 'y'})    
df['includepoint'] = (df.y  + df.x) % 2 == 0   
df[df.includepoint].plot.scatter('x', 'y')