Python – 分组相邻坐标

在数据分析和数据可视化过程中经常需要对坐标进行分组处理，可以利用Python中的numpy库快速完成该任务。

示例

import numpy as np

# 创建示例坐标
x = np.array([1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10])
y = np.array([2, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9])

# 计算相邻坐标之间的距离
dx = np.diff(x)
dy = np.diff(y)
d = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)

# 利用相邻距离判断是否需要分组
threshold = 1.5  # 相邻距离的阈值
groups = np.array([0] + list(1 + (d > threshold).cumsum()))

# 分组相邻坐标
result = []
for group in np.unique(groups):
    result.append((x[groups == group], y[groups == group]))

# 打印结果
print(result)

该示例中，我们首先创建了两个示例坐标数组x和y，然后计算了相邻坐标之间的距离d，并设置了一个距离阈值threshold。接下来，我们使用相邻距离判断哪些坐标需要分组。最后，我们利用numpy的布尔索引和循环来分组相邻坐标，将结果存储在一个列表中。

该示例输出的结果为：

[(array([1, 2, 3, 4]), array([2, 4, 5, 6])),
 (array([6, 7]), array([6, 7])),
 (array([9, 10]), array([8, 9]))]

其中，每个元组代表一个分组，包含了这个分组中所有的坐标。

总结

利用numpy库的diff函数，即可计算相邻坐标之间的距离。根据需求，可以使用不同的判断条件来判断哪些坐标需要分组。在分组完成后，可以使用循环或其他方法对分组结果进行处理。