如何将坐标数组排序为列坐标组？

Question

有一个点数组，绘制如下。点集中有列结构。

如何将这些点分组到不同的列中？

np.array([[151,  26],[ 30,  26],[511,  27],[747,  30],[609,  28],[930,  30],
   [ 30,  52],[211,  53],[513,  54],[608,  54],[824,  56],[946,  55],
   [106,  87],[187,  87],[512,  89],[609,  90],[725,  90],[823,  92],
   [931,  92],[ 28, 113],[301, 113],[512, 115],[609, 116],[ 28, 142],
   [107, 141],[220, 142],[511, 143],[724, 145],[823, 146],[937, 146],
   [ 29, 168],[308, 168],[512, 171],[ 28, 197],[107, 197],[205, 198],
   [511, 199],[724, 200],[940, 201],[ 29, 222],[307, 223],[217, 244],
   [107, 273],[ 28, 274],[201, 273],[511, 276],[725, 277],[937, 279],
   [ 28, 299],[273, 301],[218, 321],[ 28, 351],[107, 350],[201, 351],
   [511, 354],[723, 354],[947, 356],[ 29, 376],[297, 377]])

预期输出是

线条代表每组坐标，在视觉上形成一列。

提前感谢您的宝贵时间 - 如果我遗漏了任何内容、过分强调或过分强调某个具体点，请在 cmets 中告诉我。

Answer 1

要按点对列进行分组（按 x 分组），您可以执行以下操作。

xy = np.array([
    [151,  26],[ 30,  26],[511,  27],[747,  30],[609,  28],[930,  30],
    [ 30,  52],[211,  53],[513,  54],[608,  54],[824,  56],[946,  55],
    [106,  87],[187,  87],[512,  89],[609,  90],[725,  90],[823,  92],
    [931,  92],[ 28, 113],[301, 113],[512, 115],[609, 116],[ 28, 142],
    [107, 141],[220, 142],[511, 143],[724, 145],[823, 146],[937, 146],
    [ 29, 168],[308, 168],[512, 171],[ 28, 197],[107, 197],[205, 198],
    [511, 199],[724, 200],[940, 201],[ 29, 222],[307, 223],[217, 244],
    [107, 273],[ 28, 274],[201, 273],[511, 276],[725, 277],[937, 279],
    [ 28, 299],[273, 301],[218, 321],[ 28, 351],[107, 350],[201, 351],
    [511, 354],[723, 354],[947, 356],[ 29, 376],[297, 377]])

n = np.unique(xy[:,0])
cols = { i: list(xy[xy[:,0]==i,1]) for i in n }

这将创建一个字典，其中包含作为键的列及其对应的 y 值。 如果您想按 y 分组以获得行，那么您只需翻转 0 和 1，您将获得按 y 分组。

然后，要重新打印图表，您可以这样做（可能有更好的方法）

x, y = np.array([]), np.array([])
for i in cols.items():
    x = np.append(x, [i[0]] * len(i[1]))
    y = np.append(y, (i[1]))
plt.scatter(x, y) 
plt.show()

返回原始图形。

Answer 2

您可以使用 defaultdict 将您在列中找到的每个点附加到列表中。

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)

for point in array:
   x, _ = point
   d[x].append(point)
grouped_by_columns = list(d.values())

Answer 3

从零开始

# Create variables
grouped = []
unique = {}

# Get all unique x values and store y as array in dictionary
for point in points:
    unique[point[0]] = unique.get(point[0], []) + point[1]

# Convert the x's into columns of points
for x in unique:
    grouped.append([[x, y] for y in unique[x]])

# Extra polishing
grouped = np.array(grouped)

这会创建一个新的 NumPy 数组：

data = [columns [points within columns]]

请注意，这不处理重新绘图，因为没有为该部分提供足够的信息，只提供分组。