Np.where 函数答案

【问题标题】：Np.where functionNp.where 函数
【发布时间】：2015-04-21 09:25:47
【问题描述】：

我在理解 numpy 中的 where 函数时遇到了一点问题。 “times”数组包含 GPS 测量存在的离散时期（四舍五入到最接近的秒数）。 “locations”数组包含卫星的纬度、经度和高度的离散值，在“times”时期以 10 秒间隔到 1 秒间隔进行插值。 “tracking”数组包含一个以“times”为单位的每个时期的数组（数组中的数组）。数组有 5 列和 32 行。 32 行对应 GPS 星座的 32 颗卫星。第 0 行对应第 1 颗卫星，第 31 到第 32 颗卫星。这些列包含以下内容（按顺序）：卫星是否被跟踪 (0)、L1 是否已锁定 (1)、L2 是否已锁定 (2)、L1 是否意外丢失 (3)、L2 是否意外丢失 (4) 。

我们需要找出所有意外损失并将它们放入一个数组中，以便我们可以将其绘制在地图上。

我们尝试做的是：

i = 0
with np.load(r’folderpath\%i.npz' %i) as oneday_data: #replace folderpath with your directory
    times = oneday_data['times']
    locations = oneday_data['locations']
    tracking = oneday_data['tracking']
A = np.where(tracking[:][:][4] ==1)

这应该给我们所有损失的位置。有了这个索引，就很容易找到正确的位置。但它不断返回无用的数据。

有人可以帮助我们吗？

【问题讨论】：

你能用一个小数组 tracking 做一个简单的例子吗？你从这个例子中得到了什么，你想从这个例子中得到什么？
为了扩展上面的评论，不要用文字描述你的数据，而是用代码编写一个小的有代表性的示例示例。例如times = np.array([1.0, 2.5, 3.0, 4.7])
[:][:] 的用途是什么？ tracking[:][:][4] 是有意义的数据吗？

标签： numpy gps location where

【解决方案1】：

我认为问题在于您的双切片。此外，拥有一个数组数组可能会导致奇怪的问题（我假设您的意思是二维数组的对象数组）。

所以我认为您需要将 dstack tracking 放入 3D 数组中，然后在上面执行 where。如果阵列已经是 3D，那么您可以跳过 dstack 部分。这将获得L2 is unexpectedly lost 所在的位置，这就是您在示例中所做的：

tracking3d = np.dstack(tracking)
A0, A2 = np.where(tracking3d[:, 4, :]==1)

A0 是1 沿轴0（卫星）的位置，而A2 是同一1 沿轴2（时间纪元）的位置。

如果tracking 的值只能是0 或1，您可以通过np.where(tracking3d[:, 4, :]) 来简化此操作。

您还可以将轴回滚到您使用的配置（0：时间纪元，1：卫星，2：跟踪状态）

tracking3d = np.rollaxis(np.dstack(tracking), 2, 0)
A0, A1 = np.where(tracking3d[:, :, 4]==1)

如果要查找 L1 或 L2 意外丢失的位置，可以这样做：

tracking3d = np.rollaxis(np.dstack(tracking), 2, 0)
A0, A1, _ = np.where(tracking3d[:, :, 3:]==1)

在这种情况下，它是相同的，除了有一个虚拟变量 _ 用于沿最后一个轴的位置，因为您不关心 L1 或 L2 是否丢失了它（如果您关心，您可以为每个轴独立地做np.where）。

【讨论】：