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如何在 Python 中獲取坐標?

如何在 Python 中獲取坐標?

慕容3067478 2022-12-06 14:53:20
我在下面有一個 nparray 節目。df=np.array([[None, 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', None], [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None], ['E ', 'F ', 'D ', 'F ', 'D ', 'F ', 'D ', 'F ', 'D ', 'F ', 'D ', 'E '], ['E ', 'G ', None, 'H ', 'B ', 'H ', None, 'H ', None, 'H ', 'I ', 'E '], ['E ', None, 'B ', 'A ', None, 'G ', 'C ', None, 'C ', 'G ', None, 'E '], ['E ', 'C ', 'D ', None, 'H ', None, 'I ', 'D ', None, 'J ', 'G ', 'E '], ['E ', 'A ', None, 'I ', None, 'A ', 'B ', None, 'G ', 'H ', None, 'E '], ['E ', 'F ', 'C ', None, 'I ', None, None, 'F ', None, None, 'J ', 'E '], ['E ', 'B ', None, 'D ', None, 'C ', 'B ', None, 'J ', 'J ', None, 'E '], ['E ', 'H ', 'C ', None, 'G ', None, 'H ', 'A ', 'C ', None, 'H ', 'E '], ['E ', 'C ', None, 'A ', None, 'G ', None, None, 'I ', 'D ', None, 'E '], ['E ', None, 'G ', 'F ', 'B ', None, 'I ', None, 'G ', None, 'G ', 'E '], ['E ', 'B ', None, 'C ', None, 'H ', None, 'J ', None, 'I ', None, 'E '], ['E ', 'C ', 'D ', None, 'F ', 'C ', 'D ', None, 'B ', 'F ', 'G ', 'E ']])現在我想獲得一個包含每個值坐標的新數據框或 nparray。例如:id c x y1  A 1 02  B 2 0...11 E 0 2  12 F 1 2...如何實現?非常感謝!
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2 回答

?
蕭十郎

TA貢獻1815條經驗 獲得超13個贊

您可以ndix_unique從鏈接的答案中使用矢量化方法。然后根據結果構造一個數據框,explode坐標(x,y)列表并分配回去:


vals, ixs = ndix_unique(a)

df = pd.DataFrame({'c':vals, 'xy':ixs}).explode('xy')

x, y = zip(*df.xy.values.tolist())

df = df[['c']].assign(x=x, y=y).reset_index(drop=True)

print(df)

      c    x  y

0     A    0  1

1     A    6  1

2     B    0  2

3     B    8  1

4     B   12  1

5     B    4  2

6     C    5  1

7     C    9  2

....


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反對 回復 2022-12-06
?
揚帆大魚

TA貢獻1799條經驗 獲得超9個贊

這是一種直接的方法:


import pandas as pd

import numpy as np

data = np.array([[None, 'A', 'B'], ['E', 'A', 'B']])

values = []

for y, row in enumerate(data):

    for x, char in enumerate(row):

        if char is not None:

            values.append({

                "id": 1 + len(values),

                "c": char,

                "x": x,

                "y": y

            })

df = pd.DataFrame(values)

df.set_index('id', inplace=True)

df

輸出:


    c   x   y

id          

1   A   1   0

2   B   2   0

3   E   0   1

4   A   1   1

5   B   2   1


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反對 回復 2022-12-06
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