ich habe ein Array mit 300000 Punkten [x,y,z] vorliegen und soll darin Gruppen von gleichen [x,y] Koordinaten finden, um dann über den zugehörigen z Werten eine statistische Untersuchung anzustellen. Meine intuitive Lösung für die Identifikation der zusammengehörigen Punkte (wie gesagt mit gleichen x,y Koordinaten) sieht so aus
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import numpy as np
# x y z
coordinates = np.array( [ (1,2,1),
(3,4,1),
(1,2,2),
(3,4,3),
(1,2,5),
(3,4,3),
(1,5,1),
(2,4,3),
(1,2,2) ])
x_ = np.unique(coordinates[:,0])
y_ = np.unique(coordinates[:,1])
for x_value in x_:
for y_value in y_:
result = np.where((coordinates[:,0]==x_value) & (coordinates[:,1]==y_value))
if result[0].size:
print result
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(array([0, 2, 4, 8]),)
(array([6]),)
(array([7]),)
(array([1, 3, 5]),)
Poseidonious