Python：使用来自三元组的数据填充Numpy 2D数组

import numpy as np

a = np.array([(0,8),(0,5),3),(1,4),0),(2,1),2),5)])

这里a代表你的坐标.它是一个(N,3)数组,其中N是坐标数(它不必包含所有坐标). a(a [：,0])的第一列包含Y位置,而第二列(a [：,1])包含X位置.同样,最后一列(a [：,2])包含您的值.

然后,您可以提取目标数组的最大尺寸：

# Maximum Y and X coordinates
ymax = a[:,0].max()
xmax = a[:,1].max()

# Target array
target = np.zeros((ymax+1,xmax+1),a.dtype)

最后,使用坐标中的数据填充数组：

target[a[:,a[:,1]] = a[:,2]

上面的行将[：,0](所有Y)和[：,1](所有X)位置的目标值设置为相应的[：,2]值(您的值).

>>> target
array([[8,5]])

此外,如果您缺少坐标,并且希望用某个数字替换这些缺失值,则可以将数组初始化为：

default_value = -1
target = np.full((ymax+1,default_value,a.type)

这样,列表中不存在的坐标将在目标数组中填充-1