行组织光栅文件到列组织光栅文件

Question

我有一个(2x3)光栅文件，其值如下：

-5-6
-4-5
-1-2

通常，.xyz GIS文件格式将由以下numpy数组表示的列组成：(坐标位于左下角)

col = numpy.array([[0,0,-1],[1,0,-2],[0,1,-3],[1,1,-4],[0,2,-5],[1,2,-6]]) 

不幸的是，我有一个有组织的行结构(来自https://www.opengeodata.nrw.de/的数据)。它可以由以下numpy数组表示：

row = numpy.array([[0,0,-1],[0,1,-3],[0,2,-5],[1,0,-2],[1,1,-4],[1,2,-6]])
print (row)
[[ 0  0 -1]
 [ 0  1 -3]
 [ 0  2 -5]
 [ 1  0 -2]
 [ 1  1 -4]
 [ 1  2 -6]]

我需要将这个行数组重新排列成一个col数组。我目前正在使用以下代码：

rr = row.reshape(2,3,3)
stack = numpy.column_stack(rr[:,:,:])
new_col =(stack.reshape(-1,3))
print (new_col)

[[ 0  0 -1]
 [ 1  0 -2]
 [ 0  1 -3]
 [ 1  1 -4]
 [ 0  2 -5]
 [ 1  2 -6]]

这是可行的，但我的问题是:这是处理数组转换的最佳方法吗？我很少有操作numpy数组的经验。谢谢尼古拉斯

Answer 1

您可以使用转座子方法重新排列轴。

import numpy

col = numpy.array([[0,0,-1],[1,0,-2],[0,1,-3],[1,1,-4],[0,2,-5],[1,2,-6]])
row = numpy.array([[0,0,-1],[0,1,-3],[0,2,-5],[1,0,-2],[1,1,-4],[1,2,-6]])

# New solution
new_col = row.reshape(2,3,3).transpose(1,0,2).reshape(-1,3)

print(numpy.array_equal(col, new_col))

它比使用column_stack或hstack的速度更快。

Answer 2

我认为你做的很好，但为了可读性，我会用

stack = numpy.hstack(rr)

而不是

stack = numpy.column_stack(rr[:,:,:])