Python 从列表创建 2D numpy 数组

Question

我在把列中的值转换成一个Numpy的二维数组时遇到了一些麻烦。我的代码输出的结果大致是这样的：

38617.0 0 0
40728.0 0 1
40538.0 0 2
40500.5 0 3
40214.0 0 4
40545.0 0 5
40352.5 0 6
40222.5 0 7
40008.0 0 8
40017.0 0 9
40126.0 0 10
40029.0 0 11
39681.5 0 12
39973.0 0 13
39903.0 0 14
39766.5 0 15
39784.0 0 16
39528.5 0 17
39513.5 0 18

而且这个输出大约有30万行。数据的坐标是按照(z,x,y)的顺序排列的，我想把它转换成一个765X510的二维数组（x,y），这样z坐标就能放在它们各自的(x,y)坐标上，这样我就可以把它写入一个图像文件。

有没有什么好主意？我到处找了找，但没有找到相关的信息。

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编辑：

这是生成上述数据列的while循环（实际上是两个循环，一个函数在另一个while循环中被调用）：

def make_median_image(x,y):
        while y < 509:
                y = y + 1 # Makes the first value (x,0), b/c Python is indexed at 0
                median_first_row0 = sc.median([a11[y,x],a22[y,x],a33[y,x],a44[y,x],a55[y,x],a66[y,x],a77[y,x],a88[y,x],a99[y,x],a1010[y,x]])
                print median_first_row0,x,y
                list1 = [median_first_row0,x,y]
                list = list1.append(

while x < 764:
        x = x + 1
        make_median_image(x,y)

Answer 1

假设你的数组叫做 l

import numpy as np
l = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [0,0,0]]

>>> np.array(l)
array([[1, 2, 3],
   [4, 5, 6],
   [7, 8, 9],
   [0, 0, 0]])

这个应该可以用

>>> np.array([[i[1] for i in l],[i[2] for i in l]])
array([[2, 5, 8, 0],
   [3, 6, 9, 0]])

Answer 2

能不能根据下面的数据创建一个数组，像这样呢？

数据：

38617.0 0 0
40728.0 0 1
40538.0 0 2
40500.5 0 3
40214.0 0 4
40545.0 0 5
40352.5 0 6
40222.5 0 7
40008.0 0 8
40017.0 0 9
40126.0 0 10
40029.0 0 11
39681.5 0 12
39973.0 0 13
39903.0 0 14
39766.5 0 15
39784.0 0 16
39528.5 0 17
39513.5 0 18
... (continues for ~100,000 lines, so you can guess why I'm adamant to find an answer)

我想要的结果：

numpy_ndarray = [[38617.0, 40728.0, 40538.0, 40500.5, 40214.0, 40545.0, 40352.5, ... (continues until the last column value in the data above is 764) ], [begin next line, when x = 1, ... (until last y-value is 764)], ... [ ... (some last pixel value)]]

简单来说，就是根据第一列的数据中的像素值，结合第二列和第三列的 (x,y) 坐标，构建一个矩阵或图像网格。

Answer 3

import numpy as np
l = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [0,0,0]]

你可以直接把一个Python的二维列表放进一个numpy数组里。

>>> np.array(l)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9],
       [0, 0, 0]])

如果你只想要后面的两列（也就是你的x和y值）

>>> np.array([[i[1],i[2]] for i in l])
array([[2, 3],
       [5, 6],
       [8, 9],
       [0, 0]])