Hat sich erledigt. Habe die falsche Funktion benutzt. Mit: funktioniert es ohne Probleme.

Ich habe eine Liste aus 23 arrays und eine Liste, welche die Reihenfolge der ersten Liste beinhaltet.
wenn ich nun:
eckpunkte_real_sortiert = list(sorted(eckpunkte_real, key= lambda i: best_indices.index(i[1])))
versuche, damit er die erste Liste gemäß der Indices der 2. Liste sortiert, kommt ...

Das ist es!!! Vielen vielen dank.

Ich habe tausend Sachen versucht da hinzuschreiben, jedoch gibt er mir immer nur diese Objekte aus...

Sirius3 hat geschrieben: Dienstag 27. Juli 2021, 12:08 Das kannst Du gleich in die List-Comprehension mit einbauen. Das ganze dann in ein Numpy-Array umzuwandeln macht dann natürlich keinen Sinn mehr, wenn dort dann nur Objekte gespeichert werden.

Und wie?

Ist das ein Problem, wenn diese unterschiedliche Längen haben?
Wie baue ich denn in die for-Schleife das numpy.asarray ein, damit es auf alle Einträge angewandt wird?
Muss ich eine neue leere Liste erstellen und die Ergebnisse dort abspeichern?

Es entsteht folgender Fehler:
VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray ...

__blackjack__ hat geschrieben: Montag 26. Juli 2021, 12:48 @Herzdame2608: Natürlich tut sich da nichts. Es wird ja nichts mit dem `numpy.asarray()`-Ergebnissen gemacht. So eine Funktion kann nicht auf magische Weise den Datentyp seines Arguments ändern.

Und wie kann ich dann zum gewünschten Ergebnis gelangen?

Habe ich gemacht, aber da tut sich garnichts.

__blackjack__ hat geschrieben: Montag 26. Juli 2021, 11:18 @Herzdame2608: `object` ist nur *sehr* selten ein sinnvoller `dtype` für Numpy-Arrays, denn da bieten die kaum einen Vorteil gegenüber Listen mit Objekten.

`numpy.asarray()` sollte auf die Vektor-Objekte angewendet werden, falls ich das richtig verstehe.

Ja genau. Und wie kann ich das machen?

Wo kommt diese Ausgabe? Und was stört Dich daran?


Wenn ich die Liste eckpunkte beispielsweise drucken möchte kommt folgendes: [std::vector<Eigen::Vector3d> with 8 elements.
Use numpy.asarray() to access data.
std::vector<Eigen::Vector3d> with 8 elements.
Use numpy.asarray() to access data ...

Sirius3 hat geschrieben: Montag 26. Juli 2021, 10:23 Bitte poste den passenden Code zur Fehlermeldung und den gesamten Traceback.

Es entsteht keine Fehlermeldung, es wird eine neue Liste mit 23 Elementen generiert, wobei bei jedem Element steht: Use numpy.asarray() to access data., std::vector<Eigen::Vector3d> with 8 elements.

Vielen Dank euch schonmal.
eckpunkte = [element.points for element in house_elements_bounds_model_copy]
numpy.asarray(eckpunkte, dtype=object)

Ich habe den o.g. Code laufen lassen, bekomme jedoch als Ausgabe: Use numpy.asarray() to access data., std::vector<Eigen::Vector3d> with 8 elements ...

Ich habe folgende Listenstruktur: https://drive.google.com/file/d/1BtPcOiFd3rdCVLVB6juyoXd7TijxOoBB/view?usp=sharing

Ich möchte nun eine neue Liste gestalten nur mit den points der jeweiligen Elemente. Wie kann ich das machen?

Eckpunkte = []
for elements in house_elements_bounds_model:
for ...

OldBoy hat geschrieben: Montag 19. Juli 2021, 16:54 Gib mir mal (gerne auch per PM) ein paar Hinweise auf Themenbereich/Umfang. Wenn's "Peanuts" ist, kann ich es ggfs nebenher machen; bei größeren Umfang bin ich als Profi allerdings zu teuer.

Habe dir eine Nachricht geschrieben. danke

__deets__ hat geschrieben: Montag 19. Juli 2021, 15:09 Leider nein, ich komm mit den bestehenden Verpflichtungen schon kaum hinterher.

Ok trotzdem vielen Dank. Hoffe es findet sich jemand.

__deets__ hat geschrieben: Montag 19. Juli 2021, 13:46 Keine Sorge, das ist erlaubt.

Interesse?

Ich weiß nicht, ob das hier erlaubt ist, aber gibt es hier jemanden, der mir in ein paar Python-Problemen privat gegen Bezahlung helfen würde?

Falls der Beitrag unpassend ist, bitte ich dies zu entschuldigen und den Beitrag zu löschen.

from sympy import Plane, Point3D

a = Plane(Point3D(1,4,6), normal_vector=(2, 4, 6))

b = Plane(Point3D(3,1,3), normal_vector=(4, 8, 12))

a.is_parallel(b)
True

Das war mein erster Gedanke. Dafür bräuchte ich für normal_vector die ersten drei Elemente aus dem jeweils ersten Tuple und für den ...

Ah okay, vielen Dank.
Wenn ich jetzt den Abstand mithilfe der Ebenengleichungen berechnen möchte und dann die zwei Ebenen, die parallel zueinander sind UND den geringsten Abstand zueinander haben, wie könnte ich das machen?