将一维 Numpy 数组重塑为二维

Question

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"])

这会输出一个 (38,) 数组，例如：

[([X1, Y1],)
 ([X2, Y2],)
 ...
 ([X38, Y38],)]

edit：这是实际输出的前 5 行，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)]

我该如何做到这一点？

我试过了

numpy.reshape(npArray, (-1,2))

但这会将坐标对重新排列为 (19,2) 数组。

Answer 1

numpy.squeeze(numpy.array(npArray)) 有效吗？如果没有，你能post一个数组吗？

编辑：我没有使用 arcpy（可能值得在问题中标记它）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"] 来访问 numpy 数组。该阵列应该已经是所需的形状。

Answer 2

文档 http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//018w00000015000000 说它是 returns 结构化数组。

因为 dtype 是：

dtype([('SHAPE@XY', '<f8', (2,))

您可以通过名称访问此 field

npArray['SHAPE@XY']

结果应该是一个 (38,2) 数组。这将是一个 view 在原来的基础上。

从头开始创建这样的结构化数组有点棘手，因为 numpy 会尝试尽可能创建最高维度的数组。最可靠的方法是创建一个具有所需大小和数据类型的空数组，然后逐个字段赋值。

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]])

将一维 Numpy 数组重塑为二维

Reshape 1-D Numpy Array to 2-D

python

arrays

numpy

reshape