我正试图写一个方法,让我能够计算物体的数量,在三维空间中,落在另一个物体的三维坐标。你可以说这个有值的物体也有半径,所以我试着计算一个球体内物体的数量。你知道吗
我不会发布我当前的脚本,但我将用一个例子来尝试:我有一个具有三维坐标gal_pos
和半径gal_rad
的星系。你知道吗
import numpy as np
gal_pos = np.array(
[[ 528.1373291 , 432.18615723, 443.8348999 ],
[ 540.12231445, 450.08154297, 442.07891846],
[ 590.73675537, 234.6769104 , 296.02798462],
[ 529.98809814, 161.75544739, 567.58203125],
[ 552.45446777, 312.1973877 , 375.42492676],
[ 700.94335938, 65.46828461, 172.71842957],
[ 463.43258667, 73.57706451, 285.4147644 ],
[ 547.74414062, 330.9855957 , 401.49771118],
[ 591.89801025, 196.19670105, 274.60073853],
[ 581.28320312, 376.70013428, 359.81851196],
[ 520.09820557, 302.17849731, 371.68771362],
[ 812.84539795, 97.41672516, 150.87428284],
[ 541.6552124 , 17.40070724, 373.07562256],
[ 523.34509277, 302.18151855, 503.6333313 ]])
gal_rad = np.array(
[ 1.14752779, 1.02471195, 0.79648002, 0.6085083 , 0.78725676,
1.07809084, 0.57744866, 0.93733404, 0.76053329, 0.68979678,
0.61188519, 1.07989271, 0.83872035, 0.59899661])
然后我还得到了具有3D位置的星星star_pos
。你知道吗
star_pos = np.array(
[[ 517.0300293 , 264.54165649, 547.87835693],
[ 530.37280273, 358.40835571, 455.68734741],
[ 530.42211914, 358.20803833, 455.80908203],
[ 530.86737061, 324.91717529, 407.96405029],
[ 547.05175781, 333.9262085 , 403.82403564],
[ 530.61053467, 325.91259766, 407.04153442],
[ 533.9979248 , 331.18804932, 451.3795166 ],
[ 531.20678711, 326.75308228, 406.44711304],
[ 550.81237793, 340.88101196, 408.75830078],
[ 519.52880859, 299.91259766, 516.25140381],
[ 525.82739258, 301.46209717, 501.66738892],
[ 524.87988281, 268.88357544, 510.0123291 ],
[ 524.43371582, 299.99725342, 512.36077881],
[ 524.40429688, 299.8979187 , 512.57452393],
[ 524.40765381, 299.89120483, 512.5032959 ],
[ 545.57440186, 331.59066772, 401.20291138],
[ 532.29016113, 306.27557373, 491.26434326],
[ 530.77410889, 326.18057251, 407.06216431],
[ 524.14819336, 306.60586548, 509.55993652]])
以上只是我拥有的价值观的一个样本。你知道吗
xmax_rad = gal_pos[:,0]+gal_rad
xmin_rad = gal_pos[:,0]-gal_rad
ymax_rad = gal_pos[:,1]+gal_rad
ymin_rad = gal_pos[:,1]-gal_rad
zmax_rad = gal_pos[:,2]+gal_rad
zmin_rad = gal_pos[:,2]-gal_rad
tot_pop = [] # Total population found each galaxy
Nind = [(x,y,z) for x,y,z in enumerate(star_pos)
if any(xmin_rad <=x<= xmax_rad) and
any(ymin_rad<=y<=ymax_rad)
and any(zmin_rad<=x<=zmax_rad)]
tot_pop.append(Nind)
print tot_pop
我正在尝试的这个方法对我来说是最有意义的,它分解了所有的内容,但是它用于大小为~300的数组,但是返回ValueError: need more than 2 values to unpack
用于Nind
。可能是因为我的迭代无法解包3个对象?你知道吗
我也尝试过其他方法,在这些方法中,我获取每个位置的大小,但是它返回不正确的结果,以及通过直方图计算值,但同样返回不正确的结果(我通过在2d直方图中投影所有内容进行检查)。我为每个星系建立索引的方法会为每个星系返回空数组:
tot_pop = []
for k in np.arange(len(gal_pos)):
Nind = [(x,y) for x,y in enumerate(star_pos)
if xmin_rad[k] <=x<= xmax_rad[k]) and
ymin_rad[k]<=y<=ymax_rad[k]]
tot_pop.append(Nind)
这里有一种几乎矢量化的方法,利用有效的^{} 和
slicing
来帮助解决问题-称之为几乎矢量化,因为我们仍在迭代
star_pos
中的列数。但是,既然我们处理的是X,Y,Z
数据,那就是3
。因此,可以安全地称之为几乎矢量化。你知道吗对于给定的样本,我得到的是-
因此,没有来自
star_pos
的点满足极限。你知道吗您可以使用
zip
遍历星系+半径,然后使用广播和布尔索引查找匹配项:如果要附加索引(而不是实际的星坐标),可以将
append
行更改为:或者如果你只想知道匹配的数量:
但是,我找不到与给定数据的任何匹配项:
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